基于递推差分进化算法的空间机器人参数辨识

针对空间机器人抓取未知目标时的特性参数以及关节摩擦系数的辨识和在线修正问题,提出一种基于递推差分进化算法的实时参数辨识方法。首先采用静态连续摩擦模型描述机器人的关节摩擦特性,并建立两关节空间机器人的非线性动力学模型,然后基于差分进化算法和递推最大似然估计法推导出递推差分进化算法,并用于空间机器人的参数辨识,最后仿真校验了该辨识方法的有效性。仿真结果表明,该算法的辨识精度优于遗传算法和最小二乘法,辨识速度较快,能满足遥操作的要求,且对于动态信息有较好的跟随性。

应用相近模式向量的主星星图识别算法

在分析主星识别算法和三角形识别算法不足的基础上,提出了一种改进的主星星图识别算法。该算法在构造导航星表时,通过旋转角距的方式构造匹配向量、引入相近模式向量,同时将旋转角距向量的模、主星的邻域伴星数目及主星的最小角距作为相近模式向量的限制条件,用来减少匹配次数,提高检索效率;在星图识别过程中,首先利用向量叉乘法进行主星识别,在不成功的情况下采用三角形算法做进一步识别。仿真结果表明:该算法兼具主星识别算法和三角形算法的优点,当存在2 pixel的位置噪声时,识别成功率达到97.24%,平均识别时间仅为6.47 ms。