导读:本文包含了姿态跟踪论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:柔性航天器,轨迹优化,快速鲁棒输入成形器(FRIS),姿态机动控制
姿态跟踪论文文献综述
张秀云,宗群,朱婉婉,刘文静[1]（2019）在《柔性航天器姿态机动轨迹设计及跟踪控制》一文中研究指出针对柔性航天器姿态机动的"快速性"及"稳定性"矛盾,研究了一种优化与控制综合的姿态机动轨迹设计与跟踪控制方法。首先,考虑柔性航天器姿态机动过程中既快又稳的需求,建立姿态机动的多目标多约束条件,优化获得姿态机动轨迹,在满足快速性基础上,最大限度提高稳定性;其次,设计新型的快速鲁棒输入成形器(FRIS),与传统输入成形器相比,FRIS具有更短的作用时间及更强的鲁棒性,能够有效抑制柔性附件振动,为姿态机动的"快速性"及"高精度"奠定基础;最后,设计新型自适应连续终端滑模控制器(ACTSMC),避免增益过估计,提高控制精度,实现对期望姿态轨迹的有限时间快速高精度跟踪控制。数值仿真校验了所提方法的有效性。(本文来源于《宇航学报》期刊2019年11期）
殷春武,佟威,何波[2]（2019）在《改变系统结构的多环姿态跟踪控制》一文中研究指出针对航天器姿态跟踪控制中存在稳态误差和转动惯量摄动未知的问题,给出一种高精度自适应姿态跟踪控制策略。通过扩展姿态动力学系统结构,将姿态角积分项引入姿态控制器中,以消除稳态误差和提升姿态跟踪精度,给出扩展系统的期望轨迹设置方法。给出一种结构更为简化的多环递归跟踪控制策略,结合自适应估计设计了自适应多环递归姿态跟踪控制器。与滑模自适应控制器对比仿真,验证了方法的优越性。(本文来源于《火力与指挥控制》期刊2019年09期）
程巍,刘晶,倪亮[3]（2019）在《叁维激光跟踪检测技术在连铸基准框架空间姿态检测上的应用》一文中研究指出通过应用叁维激光跟踪检测技术,对连铸基座框架的空间位置关系、角度及距离进行检测,实现了连铸基座框架的空间姿态的在线高精度检测、调整与评定。该项技术的应用可确保连铸基座框架的空间位置关系满足生产检修的要求,提高连铸生产检修的效率,避免框架的不均匀沉降及倾斜,对连铸设备状态管理与安全生产有着重要的意义。(本文来源于《冶金管理》期刊2019年13期）
袁长清,李政广,于海莉,左晨熠[4]（2019）在《基于终端滑模和神经网络的多目标姿态跟踪鲁棒控制》一文中研究指出研究了航天器编队飞行多目标姿态跟踪的鲁棒控制问题.主航天器由中心刚体和一个快速机动天线组成,星载相机跟踪某一特定目标,同时天线与从航天器保持通信.在考虑模型不确定性和外部干扰情况下,基于非奇异终端滑模技术和RBF神经网络,设计了多目标姿态跟踪鲁棒控制器.鲁棒控制器由RBF神经网络和一个自适应控制器组成.自适应控制器用于抵消神经网络的逼近误差和实现期望的控制性能. RBF神经网络用于逼近模型不确定部分与外部干扰力矩,并且根据非奇异终端滑模的有限时间收敛属性,提出了一种RBF网络的在线学习算法,提高了RBF网络的逼近效率.应用Lyapunov稳定性理论,证明了闭环系统稳定性.数值仿真结果表明所设计的控制器对外部干扰与模型不确定具有良好的鲁棒性.(本文来源于《空间控制技术与应用》期刊2019年03期）
陈海涛[5]（2019）在《航天器姿态跟踪及姿态协同有限时间控制方法研究》一文中研究指出航天器姿态跟踪及姿态协同控制技术是实现多种航天任务的基础,并在不同的领域中有着重要应用,例如深空探测和对地观测等。然而,由于航天器系统中不可避免地存在着多种干扰性因素,为了保证航天任务的顺利进行,并获得满意的控制效果,必须确保所设计的姿态控制算法具有一定的鲁棒性。因此,本文针对存在外部干扰力矩、模型不确定性以及控制输入受限等系统不确定性的航天器姿态控制系统,基于滑模控制方法、反步控制方法、自适应控制方法、辅助系统、动态面控制方法和观测器等非线性控制方法对航天器姿态跟踪及姿态协同有限时间控制问题进行了深入研究,其主要内容如下。首先,针对以四元数为姿态参数的航天器姿态跟踪控制系统,利用误差四元数和误差角速度设计了若干滑模面,作为后续各章节设计控制器的基础,具体包括:线性滑模面、快速终端滑模面、快速非奇异终端滑模面和积分终端滑模面等。其中,通过分别将快速终端滑模面和快速非奇异终端滑模面与一阶滤波器结合,构造了两种新型的积分终端滑模面,以设计有限时间稳定的终端滑模控制器同时避免产生控制奇异问题。并且,详细分析了上述几种滑模面上系统状态变量的时域特性。其次,针对存在多种系统不确定性的航天器姿态跟踪控制系统,基于快速非奇异终端滑模面设计了叁种有限时间稳定的姿态跟踪控制器。首先,对于系统中仅存在外部干扰力矩且其一阶导数上界已知的情况,基于快速非奇异终端滑模面、快速终端滑模面和符号函数设计了姿态跟踪控制器。由于所设计滑模面的分层式结构,使得相应的符号函数须经过积分环节的作用才施加于被控航天器,确保了姿态跟踪控制器的连续性并显着削弱了执行器的抖振;其次,对于系统中存在未知且有界的外部干扰力矩的情况,基于快速非奇异终端滑模面和快速终端滑模型趋近律设计了姿态跟踪控制器;最后,对于系统中同时存在外部干扰力矩和模型不确定性并且无法获取其先验信息的情况,基于快速非奇异终端滑模面、快速终端滑模型趋近律和连续自适应控制方法设计了姿态跟踪控制器。由于上述叁种控制器均为连续的,所以可以显着削弱执行器的抖振。基于Lyapunov稳定性理论证明了上述各控制器的稳定性。再次,针对存在外部干扰力矩、模型不确定性以及控制输入饱和等系统不确定性的航天器姿态跟踪控制系统,基于积分终端滑模面设计了有限时间稳定的姿态跟踪控制器。首先,针对系统中同时存在上述系统不确定性并且无法获取其先验信息的情况,基于积分终端滑模面、快速非奇异终端滑模面和非连续自适应控制方法,设计了姿态跟踪控制器。由于所设计滑模面的分层式结构,使得相应的非连续函数须经过一阶滤波器的作用才施加于被控航天器,确保了姿态跟踪控制器的连续性并显着削弱了执行器的抖振;其次,对于系统中仅存在未知且有界的外部干扰力矩的情况,基于积分终端滑模面和快速终端滑模型趋近律设计了姿态跟踪控制器;最后,对于系统中同时存在外部干扰力矩、模型不确定性以及控制输入饱和等系统不确定性并且无法获取其先验信息的情况,基于积分终端滑模、快速终端滑模型趋近律和连续自适应控制方法设计了姿态跟踪控制器。上述叁种控制器均为连续的,因此能够显着削弱执行器的抖振。基于Lyapunov稳定性理论证明了上述各控制器的稳定性。另外,针对存在外部干扰力矩、模型不确定性以及控制输入及其变化率饱和等系统不确定性的航天器姿态跟踪控制系统,分别设计了渐近稳定及有限时间稳定的姿态跟踪控制器。首先,基于线性滑模面、反步控制方法、自适应控制方法、辅助系统、动态面控制方法和观测器设计了两种渐近稳定的姿态跟踪控制器;然后,为设计有限时间稳定的控制器以提高系统的控制性能并避免控制奇异问题,通过结合积分终端滑模面、反步控制方法、自适应控制方法、辅助系统和观测器设计了姿态跟踪控制器。在上述叁种控制器的设计过程中,主要通过引入具有饱和输入信号的一阶滤波器来约束执行器的动力学特性,并与辅助系统方法相结合以满足对控制输入及其变化率的饱和限制。与此同时,分别利用动态面控制方法和观测器解决了反步控制方法中的“复杂性爆炸”问题,避免了姿态跟踪控制器中直接包含期望虚拟控制信号的导数项,起到了简化控制器设计形式的作用。基于Lyapunov稳定性理论证明了上述各控制器的稳定性。最后,针对存在多种系统不确定性的航天器姿态协同控制系统,基于积分终端滑模面设计了有限时间稳定的姿态协同控制器。首先,考虑了系统通信拓扑为无向连通图并且同时存在外部干扰力矩和模型不确定性且无法获得其先验信息的情况,设计了适用于解决姿态协同控制问题的积分终端滑模面,并通过与连续自适应控制方法结合设计了姿态协同控制器;然后,考虑了系统通信拓扑为有向连通图并且同时存在外部干扰力矩、模型不确定性以及控制输入及其变化率饱和等系统不确定性的情况,基于积分终端滑模面、反步控制方法、自适应控制方法、辅助系统和观测器设计了姿态协同控制器。其中,利用以饱和函数为输入的一阶滤波器约束执行器的动力学特性,并结合辅助系统方法实现对控制输入及其变化率的饱和约束。并且,通过构造观测器解决了反步控制方法中的“复杂性爆炸”问题。基于Lyapunov稳定性理论证明了上述各控制器的稳定性。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2019-06-01）
曾若愚[6]（2019）在《多传感器融合的无人机姿态跟踪与路径规划》一文中研究指出近年来随着计算机视觉、传感器技术、人工智能等领域的快速发展,无人机技术水平取得了长足的发展,为国家及社会的安全与便利提供了保障。为保证无人机飞行的安全性与可靠性,无人机实时定位与规划避障技术显得愈发重要,已逐步引起了研究者的关注。面对无人机实际飞行需要和新的难点挑战,本文利用多传感器融合技术进行位姿跟踪并设计了两种叁维空间的路径规划方法。在获取无人机精确位姿信息之后,结合传感器感知获取的叁维环境信息,可进行环境初步建模。进一步的,本文利用组合滤波去嗓方法和去冗余地图拼接方法共同完成叁维空间模型的构建,并利用八又树结构转换得到了叁维空间栅格地图。在此基础上,本文设计了两种适用于无人机的路径规划方法,能够在保障无人机运动的灵活性的同时快速鲁棒地完成路径规划任务,进一步保证了无人机飞行的安全性和执行任务的高效性。(本文来源于《荆楚学术2019年5月（总第叁十一期）》期刊2019-05-16）
Zi-quan,YU,Zhi-xiang,LIU,You-min,ZHANG,Yao-hong,QU,Chun-yi,SU[7]（2019）在《有向通信拓扑下具有姿态同步跟踪预设性能的多无人机分散式容错协同控制（英文）》一文中研究指出针对多无人机在有向通信拓扑中遭遇执行器故障问题,提出一种分散式容错协同控制方案。首先,利用神经网络对无人机模型中的固有非线性项和执行器效率下降故障所引起的未知非线性项进行估计。其次,引入干扰观测器对神经网络估计偏差和执行器偏差故障进行估计。再次,设计可反映神经网络和干扰观测器复合估计能力的预测偏差,并将该预测偏差集成至所设计的容错协同控制方案中,以提升复合估计能力。最后,利用预设性能函数对姿态同步跟踪偏差进行变换,实现同步跟踪偏差预设性能控制。该控制方案的一个关键特征是多无人机本身的非线性项和与执行器故障有关的非线性项可被神经网络、干扰观测器、预测偏差组成的复合估计器较好地估计。另一个关键特征是姿态同步跟踪偏差被严格约束在预设性能界限内。仿真结果表明所设计控制方案有效。(本文来源于《Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering》期刊2019年05期）
徐炘[8]（2019）在《基于相关滤波以及NCC的目标跟踪与姿态估计以及在增强现实中的应用》一文中研究指出本论文主要基于相关滤波以及模板匹配技术(Normalized cross-correlation),对AR(Augment Reality)应用中的跟踪技术进行创新研究与提升,使AR中的目标跟踪算法能够在1080P/25HZ的条件下实时计算3D物体的位置信息以及方向信息,辅助实际的AR展示。提高了AR相关应用中物体追踪的实时性以及稳定性,对应AR相关应用的体验具有较大的贡献。本文首先设计了一种基于模板匹配技术的AR追踪算法,设计并且实现了其中的离在线特征构建,均匀特征选择,目标匹配二次搜索算法。基于模板匹配的AR跟踪算法对于1080P的视频图像追踪速度在25到30fps之间,能够实时进行目标跟踪,并且能够良好的应对目标的遮挡。但是算法在目标尺度变化以及目标快速运动时,追踪成功率会迅速下降。目标距离镜头的距离在0.3米到1米之间才能保证高精度追踪。目标快速运动的成功率不足20%。针对尺度变化问题,本文设计了结和相关滤波以及多层离线金字塔的目标搜索算法,使目标距离镜头在0.1米到2米时仍能保证高精度追踪,并且将1080P图像的追踪速度提高到了 30fps到45fps之间。针对目标的快速运动问题,本文设计了结合卡尔曼滤波的目标位置预测算法,使目标在快速运动时的追踪成功率达到65%。最终形成的AR中的目标跟踪算法在保证实时追踪的条件下,能够良好的应对目标遮挡,尺度变化以及目标快速运动。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2019-03-30）
周克旻[9]（2019）在《基于Kinect室内四旋翼无人机的定位跟踪与姿态估计》一文中研究指出随着四旋翼无人机的小型化轻便化的发展,并因其价格低廉,无人机已经在娱乐和服务领域广泛使用。近年来无人机的研究发展迅速,但仍然无法做到完全自主飞行,目前,如何构建简单且易实现的自主飞行跟踪系统成为研究的热点。由于室内GPS信号弱,四旋翼无人机的室内跟踪定位与姿态如何获取成为了室内四旋翼无人机自主飞行控制系统设计的难点。与动辄几十万美元搭建的无人机定位跟踪系统相比,基于低成本Kinect深度摄像机的无人机定位跟踪系统具有更广泛的科研价值和应用前景。无人机定位跟踪系统主要分为:无人机的标记与识别、无人机的定位和姿态估计两大部分。在室内无人机的标记与识别方法中,本文提出采用ArUco标记进行无人机标记以提高跟踪与姿态估计精度。同时本文通过Kinect摄像机的彩色图像和深度图像实现无人机的定位和姿态估计。最后本文基于微波通讯实现自主控制无人机的起飞、悬停、简单规避和降落等飞行过程。本文主要研究工作及成果如下:1、提出基于现实增强(AR)技术的ArUco无人机标记算法。为了分析比较该方法的定位与姿态估计的精度,设计并实现了一种室内小型四旋翼无人机多标记(包括ArUco无人机标记和目前广泛采用的颜色空间域标记)的无人机跟踪定位系统。2、分析比较了两种标记方法在不同空间亮度、不同空间颜色复杂度、以及不同测距情况下无人机检出率、跟踪精度与实时性。实验结果表明,AR标记在复杂环境下无人机的检出率、跟踪实时性、姿态估计精度以及鲁棒性都优于颜色标记。3、设计并实现基于Kinect摄像机的室内小型四旋翼无人机ArUco标记避障系统,在系统中跟踪定位小型四旋翼无人机,并识别空间中障碍物的ARArUco标记从而控制无人机进行自主避障操作。(本文来源于《华北电力大学(北京)》期刊2019-03-01）
李郴荣[10]（2019）在《并联机构伺服平台姿态跟踪非线性控制研究》一文中研究指出并联机构伺服系统由于具有承载力强、刚度大、精度高等优势,被广泛运用在工业、医疗等诸多领域。随着非线性控制技术的不断发展,针对并联机构伺服平台的控制性能提出了更高的要求。本文以平台研制为背景,针对平台的工作原理、结构设计、运动分析及控制方案进行详细描述,其中着重研究了影响平台跟踪精度的非线性因素及其控制方法。根据任务需求设计了平台控制系统并进行了实物验证,为平台样机推广应用提供理论基础和实践经验。首先,针对并联机构伺服平台总体方案,详细介绍了系统的工作原理,给出了平台的技术指标以及结构设计分析。在对平台运动学解析的基础上,基于拉格朗日方程建立了其非线性数学模型及各执行器件数学模型,为平台控制方法的设计提供了模型参考。其次,根据平台的特殊性结构,确定了以离散控制为基础的并联机构伺服平台控制方案。采用经典控制对平台叁个通道控制回路进行设计,完成了伺服电机叁闭环调节器设计及参数整定;考虑平台多轴运动耦合性问题,本文采用基于ADAMS与MATLAB的联合仿真方法,对平台俯仰及滚转通道间的耦合影响进行了仿真试验分析,为平台的非线性控制方案设计提供依据。再次,分析了影响平台跟踪精度的负载惯量、铰链摩擦等非线性因素以及多通道耦合干扰的影响。基于工程实践考虑,提出了滑模变结构控制与同步误差补偿相结合的同步滑模变结构控制,对平台的控制效果进行优化,使平台在保证控制精度的同时具有较强鲁棒性;仿真结果验证了同步滑模变结构控制的可行性及优越性。最后,根据实际任务需求分析本文系统的软硬件设计要求,设计了以ARM双核组成的高性能平台控制器,并给出了平台执行机构与传感器的具体选型;设计了并联机构伺服平台运动控制软件和上位机监控软件;通过实物样机试验,验证了本文设计的基于相关耦合误差的同步滑模控制方法可行性。(本文来源于《南京航空航天大学》期刊2019-03-01）
姿态跟踪论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对航天器姿态跟踪控制中存在稳态误差和转动惯量摄动未知的问题,给出一种高精度自适应姿态跟踪控制策略。通过扩展姿态动力学系统结构,将姿态角积分项引入姿态控制器中,以消除稳态误差和提升姿态跟踪精度,给出扩展系统的期望轨迹设置方法。给出一种结构更为简化的多环递归跟踪控制策略,结合自适应估计设计了自适应多环递归姿态跟踪控制器。与滑模自适应控制器对比仿真,验证了方法的优越性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
姿态跟踪论文参考文献
[1].张秀云,宗群,朱婉婉,刘文静.柔性航天器姿态机动轨迹设计及跟踪控制[J].宇航学报.2019
[2].殷春武,佟威,何波.改变系统结构的多环姿态跟踪控制[J].火力与指挥控制.2019
[3].程巍,刘晶,倪亮.叁维激光跟踪检测技术在连铸基准框架空间姿态检测上的应用[J].冶金管理.2019
[4].袁长清,李政广,于海莉,左晨熠.基于终端滑模和神经网络的多目标姿态跟踪鲁棒控制[J].空间控制技术与应用.2019
[5].陈海涛.航天器姿态跟踪及姿态协同有限时间控制方法研究[D].哈尔滨工业大学.2019
[6].曾若愚.多传感器融合的无人机姿态跟踪与路径规划[C].荆楚学术2019年5月（总第叁十一期）.2019
[7].Zi-quan,YU,Zhi-xiang,LIU,You-min,ZHANG,Yao-hong,QU,Chun-yi,SU.有向通信拓扑下具有姿态同步跟踪预设性能的多无人机分散式容错协同控制（英文）[J].FrontiersofInformationTechnology&ElectronicEngineering.2019
[8].徐炘.基于相关滤波以及NCC的目标跟踪与姿态估计以及在增强现实中的应用[D].北京邮电大学.2019
[9].周克旻.基于Kinect室内四旋翼无人机的定位跟踪与姿态估计[D].华北电力大学(北京).2019
[10].李郴荣.并联机构伺服平台姿态跟踪非线性控制研究[D].南京航空航天大学.2019
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