摘要：介绍了国内外空间服务与操控领域及人工智能技术应用发展现状,并针对性提出非合作目标燃料补加、合作目标在轨组装、星表太阳能电站建造、微小飞行器“镜群”试验共4类人工智能应用场景,规划了阶段目标和需突破的关键技术,可作为空间服务与操控技术智能化发展的参考。

摘要：研究在轨人机交互的技术瓶颈在于如何实现视觉、听觉等多源传感器信息的高效融合,以满足一系列耗时长、难度大、风险高、环境恶劣的空间任务需求。为此提出了一种基于多模态信息融合的在轨人机交互系统设计,构建了适应于不同任务需求和极端环境的人机交互体系架构,设计了近程/远程交互方案,构建沉浸式多源信息交互机制,并提供自然友好、高效便捷的人机交互接口。开展了多模态信息交互地面验证试验,结果表明,在轨交互涉及的复杂场景三维重建、人体姿态估计结果能有效克服时延大、临场感差等缺陷;经训练后的机器人对规定手势、语音指令的平均识别正确率分别可达74%和86.1%。

摘要：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JetsonTX1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MoveIt!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0.21s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。

摘要：针对机械臂抓捕飞行器过程碰撞冲击大或发生大构型变化易碰撞问题,提出并实现了一种基于位置闭环的阻抗控制方法,通过对机械臂末端等效刚度控制实现机械臂抓捕目标过程的柔顺控制,基于建立的系统全数字仿真模型对控制效果进行了仿真验证,结果表明阻抗控制软抓捕与位置保持硬抓捕相比,可大幅减小机械臂抓捕目标过程末端与目标间的碰撞冲击力,并且能控制机械臂构型在抓捕中不产生过大变化从而避免碰撞。

摘要：针对我国后续无人月球探测和载人月球探测中巡视勘察、资源利用、设施建造等任务对多功能巡视作业功能的月面服务机器人的迫切需求,综述了国内外轮腿式、可重构、仿生、翻滚式、弹跳式等新概念月面机器人的研究进展;结合无人月球探测及有人月球探测的任务,分析了月面活动对机器人高效移动、载荷操作、月面组装等需求;在此基础上,提出了月面服务机器人向轮腿式、可重构、多机协同、人机协作等方面发展的设想。可为我国后续无人月球探测和载人月球探测提供参考和借鉴。