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高超声速飞行器末制导段协同避障决策方法

兵工学报 2024年第9期45卷 3147-3160页

作者：胡砚洋何凡白成超哈尔滨工业大学航天学院黑龙江哈尔滨150001

针对高超声速飞行器集群编队控制中飞行器飞行速度快、环境参数变化剧烈导致的集群控制困难问题,提出基于强化学习的集中式训练、分布式执行智能集群控制方法。建立高超声速飞行器集群运动学模型,以协同打击、编队保持作为典型目标,将... 详细信息

针对高超声速飞行器集群编队控制中飞行器飞行速度快、环境参数变化剧烈导致的集群控制困难问题,提出基于强化学习的集中式训练、分布式执行智能集群控制方法。建立高超声速飞行器集群运动学模型,以协同打击、编队保持作为典型目标,将过载、通信、障碍作为约束,设计了观测空间与动作空间。考虑飞行器间、飞行器与目标、飞行器与障碍物相对位置速度关系设计奖励函数,通过不断调整奖励函数权值并对飞行器进行训练,实现飞行器集群的编队控制。为了考核新算法的性能,建立评价指标,开展大量有扰动随机环境下的仿真分析。仿真结果表明,新的智能控制方法在障碍物随机位置增加的测试环境中仍能完成编队控制,为高速复杂飞行环境下的编队控制提供了一种新的解决方法。

关键词：高超声速飞行器强化学习编队控制协同避障

考虑基座振动抑制的双空间机械臂协同阻抗控制

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宇航学报 2024年第7期45卷 1111-1122页

作者：张家维白成超郭继峰哈尔滨工业大学航天学院哈尔滨150001

针对柔性基座双空间机械臂紧耦合协同过程中面临的对物体内/外力的柔顺响应、基座的振动抑制以及双臂避碰等问题,提出了一种反作用最优协同阻抗控制方法。首先建立了柔性基座双空间机械臂的紧耦合系统模型。然后,利用物体级阻抗控制器... 详细信息

针对柔性基座双空间机械臂紧耦合协同过程中面临的对物体内/外力的柔顺响应、基座的振动抑制以及双臂避碰等问题,提出了一种反作用最优协同阻抗控制方法。首先建立了柔性基座双空间机械臂的紧耦合系统模型。然后,利用物体级阻抗控制器和末端执行器级阻抗控制器分别实现了双空间机械臂对物体所受外力和内力的柔顺响应。然后,利用基座能量衰减最优控制和人工势场法得到了双空间机械臂的最优零空间自运动向量,通过双冗余空间机械臂的零空间自运动同时实现了基座振动抑制和双臂间的避碰。最后,在动力学仿真软件中验证了协同阻抗控制方法在解决物体内/外力柔顺响应、基座振动抑制、双臂避碰问题上的有效性。

关键词：双空间机械臂柔性基座阻抗控制振动抑制人工势场

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月/火探测软着陆制导技术发展综述

宇航学报 2020年第6期41卷 719-729页

作者：徐西宝白成超陈宇燊唐浩楠哈尔滨工业大学航天学院哈尔滨150001 北京宇航系统工程研究所北京100076

面向未来复杂区域精确软着陆需求,对月/火探测任务软着陆制导技术进行了综述。首先回顾了目前已开展的月/火探测任务,分析了探测任务的发展趋势;其次就软着陆技术的发展进行了归纳整理,给出了发展趋势分析及难点浅析;最后对月/火探测任... 详细信息

面向未来复杂区域精确软着陆需求,对月/火探测任务软着陆制导技术进行了综述。首先回顾了目前已开展的月/火探测任务,分析了探测任务的发展趋势;其次就软着陆技术的发展进行了归纳整理,给出了发展趋势分析及难点浅析;最后对月/火探测任务进行了总结及展望。通过本文的研究,以期为软着陆制导技术方向发展提供一定参考。

关键词：月球探测火星探测软着陆

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高速飞行器集群通信拓扑自适应控制方法

宇航学报 2023年第7期44卷 1008-1019页

作者：白成超王会霞郭继峰路坤锋哈尔滨工业大学航天学院哈尔滨150001 北京航天自动控制研究所北京100854 宇航智能控制技术国家级重点实验室北京100854

针对基于传统通信机制的高速飞行器集群控制策略鲁棒性低、所需通信量大的问题,提出一种基于深度强化学习框架的可自主调节通信数量的集群控制方法。其中,使用深度神经网络构建控制策略与通信策略耦合的集群控制策略,其输出包含控制飞... 详细信息

针对基于传统通信机制的高速飞行器集群控制策略鲁棒性低、所需通信量大的问题,提出一种基于深度强化学习框架的可自主调节通信数量的集群控制方法。其中,使用深度神经网络构建控制策略与通信策略耦合的集群控制策略,其输出包含控制飞行器运动的过载指令以及与邻近飞行器的通信数量。通过与任务环境的不断交互,训练出的集群控制策略能根据环境信息自主调整通信拓扑结构,保证集群控制的鲁棒性和较低的通信量。仿真结果表明,相比于集中式,分层式和分布式通信机制,所提的自适应通信机制可在较低的集群通信量下安全快速地控制飞行器集群到达目标点并且较好地保持编队队形。

关键词：高速飞行器通信拓扑集群控制深度强化学习自适应通信机制

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未来智能空战发展综述

航空学报 2021年第8期42卷 28-42页

作者：孙智孝杨晟琦朴海音白成超葛俊航空工业沈阳飞机设计研究所沈阳110035 西北工业大学电子信息学院西安710072 哈尔滨工业大学航天学院哈尔滨150001

随着装备战斗力生成模式逐渐向机械化、信息化、智能化"三化融合"发展演变,未来航空主战装备的定位、形态及运用将可能发生根本性变革。为应对新时期空战任务所面临的环境高复杂性、博弈强对抗性、响应高实时性、信息不完整性、边界不... 详细信息

随着装备战斗力生成模式逐渐向机械化、信息化、智能化"三化融合"发展演变,未来航空主战装备的定位、形态及运用将可能发生根本性变革。为应对新时期空战任务所面临的环境高复杂性、博弈强对抗性、响应高实时性、信息不完整性、边界不确定性等一系列挑战,交叉融合人工智能理论与空战对抗技术,研发智能空战系统,将有望在下一代无人制空装备谱系中构建不对称"智能代差",成为制胜未来空天战场的核心关键。本文完整梳理了智能空战研究的发展脉络,总结了以专家机动逻辑、自动规则生成、规则演进、机器学习等方法为代表的智能空战基础理论。从体系、应用及技术视角全面剖析了智能空战的发展趋势,以智能空战的不确定性、安全性、解释性、迁移性、协同性为切入点阐述了智能空战应用落地的若干问题,以期为未来智能空战技术研究勾勒出一条新的探索路径,为人工智能理论与航空科学技术的跨领域交叉融合提供新的发展思路。

关键词：空战人工智能演化计算博弈强化学习

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稀疏奖励下多航天器规避决策自学习仿真

系统仿真学报 2021年第8期33卷 1766-1774页

作者：赵毓郭继峰颜鹏白成超哈尔滨工业大学航天学院黑龙江哈尔滨150001

为了提高航天器编队对多拦截器规避能力,针对传统程序式机动规避成功率低的问题,提出一种基于深度强化学习的多智能体协同自主规避决策方法。其中基于Actor-Critic架构设计了一种多智能体强化学习算法,为解决该自学习算法信度分配问题,... 详细信息

为了提高航天器编队对多拦截器规避能力,针对传统程序式机动规避成功率低的问题,提出一种基于深度强化学习的多智能体协同自主规避决策方法。其中基于Actor-Critic架构设计了一种多智能体强化学习算法,为解决该自学习算法信度分配问题,提出加权线性拟合方法;对于任务场景稀疏奖励问题,提出基于逆值法的稀疏奖励强化学习方法。根据规避任务决策过程建立了空间多智能体对抗仿真系统,利用其验证了所提算法的正确性和有效性。

关键词：多智能体强化学习稀疏奖励规避机动自主决策

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结合深度学习的机械臂视觉抓取控制

载人航天 2018年第3期24卷 299-307页

作者：白成超晏卓宋俊霖哈尔滨工业大学航天工程系哈尔滨150001 西安航空动力试验技术研究所西安710000

针对基于视觉的机械臂抓取精确抓取的需求,考虑传统的视觉识别算法受环境、对象变化的制约且在识别正确率及快速性上存在的问题,在现有研究的基础上,提出了一种基于深度学习的目标精确检测与识别方法。首先基于深度学习改进了YOLO算法,... 详细信息

针对基于视觉的机械臂抓取精确抓取的需求,考虑传统的视觉识别算法受环境、对象变化的制约且在识别正确率及快速性上存在的问题,在现有研究的基础上,提出了一种基于深度学习的目标精确检测与识别方法。首先基于深度学习改进了YOLO算法,通过对数据集的训练,基于英伟达Jetson TX1高性能处理单元实现了复杂环境下多目标的识别与定位,给出了目标的类别与位置等信息;以此为基础,结合利用Move It!功能包完成的机械臂运动轨迹的求解与规划,以及基于李群李代数建立的递推正逆动力学模型,设计了机械臂抓取控制的滑模控制律。仿真及实物验证表明,基于深度神经网络的方法学习到的特征对复杂背景具有较强的鲁棒性和稳定性;所设计的滑模控制算法在0.21 s时跟踪误差在2%,取得了较高的控制精度。可为后续视觉抓取任务提供参考。

关键词：机械臂李群李代数正逆动力学滑模控制深度学习

基于多智能体强化学习的月面极端区域协同探测方法

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载人航天 2023年第1期29卷 78-87页

作者：张杨颜鹏谢旭东白成超中国空间技术研究院北京100094 哈尔滨工业大学航天学院哈尔滨150001

针对单个月球车难以高效鲁棒地探测月面极端区域的问题,提出了一种基于多智能体强化学习的月球车协同探测方法。首先,将探测区域进行离散化处理,并使用栅格地图表达探测信息及各月球车的位置信息,然后,使用深度神经网络对视觉图像信息... 详细信息

针对单个月球车难以高效鲁棒地探测月面极端区域的问题,提出了一种基于多智能体强化学习的月球车协同探测方法。首先,将探测区域进行离散化处理,并使用栅格地图表达探测信息及各月球车的位置信息,然后,使用深度神经网络对视觉图像信息、激光雷达信息以及栅格地图信息进行特征提取;之后,在多智能体强化学习的架构下学习月球车的协同探测策略,通过设计考虑探测时间、安全约束及通信约束的奖励函数,使月球车可以快速安全地对月面极端区域进行协同探测;最后,在Gazebo中搭建了月面仿真环境并进行了仿真验证。结果表明:所提出的方法具备较高的探测效率与较好的安全保障。

关键词：月球车月面极端区域协同探测多智能体强化学习

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基于粒子群优化的月球捕获制动方法研究

载人航天 2018年第3期24卷 346-351页

作者：郭继峰白成超贺国平哈尔滨工业大学航天工程系哈尔滨150001

在给定燃料下,探测器被月球引力捕获并精准进入绕月轨道是月球探测任务中需要考虑的重要问题之一。针对固定推力制动策略,以最终绕月轨道偏心率以及最终绕月轨道近心点高度为约束,以燃料消耗为性能指标,使用粒子群算法进行月球捕获过程... 详细信息

在给定燃料下,探测器被月球引力捕获并精准进入绕月轨道是月球探测任务中需要考虑的重要问题之一。针对固定推力制动策略,以最终绕月轨道偏心率以及最终绕月轨道近心点高度为约束,以燃料消耗为性能指标,使用粒子群算法进行月球捕获过程的轨道优化,仿真整个捕获制动过程。结果表明,在粒子群优化算法框架下,使用固定推力方向制动策略进行捕获制动,得到的捕获轨道能够很好的满足所有终端状态约束,并且能够优化燃耗。此外,采用的固定推力方向制动策略易于实现,对控制系统要求较低。将粒子群优化算法应用到固定推力方向捕获制动策略中,可避免复杂的方程分析,整个系统简单有效,具有一定的工程实用性,可为我国月球探测轨道设计提供参考。

关键词：月球捕获制动粒子群优化燃料最优固定推力方向制动策略