空间智能软体机械臂：动力学建模与智能控制研究

"空间智能软体机械臂动力学建模与控制" 本文主要探讨了空间智能软体机械臂在航天器在轨服务中的应用及其相关技术。软体机械臂以其独特的结构特性，如轻巧、灵活可变和可折叠收缩，为在太空中执行复杂任务提供了新的可能性。作者首先提出了一种创新的全向驱动模块化软体机械臂设计，这种设计考虑了机械臂在空间环境中的多功能性和适应性。 在动力学建模方面，研究团队运用刚柔耦合动力学理论，针对气控驱动的软体机械臂建立了详细的动态模型。刚柔耦合动力学是一种重要的分析方法，它结合了刚体和柔性体的动态特性，能够准确预测机械臂在不同工况下的行为。这种动力学模型对于理解和优化软体机械臂的运动控制至关重要。 在目标检测与识别领域，作者引入了深度回归卷积神经网络（Deep Regression Convolutional Neural Network, DRCNN）理论。DRCNN是一种先进的机器学习算法，特别适用于图像处理和模式识别任务。在空间环境中，非合作目标的检测与识别是极具挑战性的，而DRCNN的使用可以提升软体机械臂对未知或不可预知目标的识别能力，从而实现更智能的控制策略。 此外，为了验证提出的理论和技术，研究团队还设计并制造了软体机械臂的地面原理样机以及配套的试验系统。通过一系列地面试验，他们初步验证了软体机械臂的自主运动控制和目标识别算法的性能。这些实验结果为进一步优化控制算法和准备实际太空任务提供了宝贵的数据支持。 关键词：软体机械臂、在轨服务、动力学建模、目标检测与识别、智能控制 总结来说，这篇研究论文展示了软体机械臂在航天领域的潜在应用，特别是其在空间在轨服务中的优势。通过深入的动力学建模和智能控制算法设计，文章为未来开发更高效、更智能的太空操作工具奠定了坚实的基础。