空间机器人自适应规划：应对动力学参数不确定性

"这篇论文主要探讨了基于效用模型的网络定价策略，特别是在面对动力学参数不精确情况下的空间机器人关节空间规划问题。文章指出，与传统的地面固定基座机器人不同，空间机器人在运动规划中需要考虑动力学参数，这些参数的不确定性会对目标捕获任务的精准执行造成重大影响。为解决这一问题，作者在自由飘浮空间机器人的运动学模型基础上，详细推导了雅可比矩阵和动量守恒方程中动力学参数的线性化形式，并提出了一种自适应规划方法，该方法无需依赖加速度测量，能有效降低惯性参数不精确带来的影响，提高任务空间内的轨迹跟踪精度。" 论文首先介绍了空间机器人在轨道服务中的重要性和当前研究的背景，如日本的ETS-VII试验卫星和美国的"轨道快车"计划。接着，它回顾了现有文献中关于空间机械臂在参数不确定条件下的规划和控制方法，包括自适应控制、鲁棒控制和滑模控制等。然而，这些方法大多基于力矩控制，需要加速度信息，而加速度测量的噪声会增加规划和控制的难度。 为了克服这一挑战，论文提出了一个创新的自适应规划方法。这个方法基于自由飘浮空间机器人的运动学模型，详细阐述了动力学参数线性化的计算过程，特别是雅可比矩阵和动量守恒方程中的惯性参数。通过这种方法，规划可以在关节空间中进行，无需直接测量加速度，从而减少噪声影响。为了验证所提方法的有效性，论文进行了平面二连杆空间机器人的仿真，结果显示，该自适应规划方法能有效地降低由于惯性参数不精确导致的规划误差，确保空间机器人在执行目标捕获任务时能实现精确的轨迹跟踪。 这篇论文的研究为解决空间机器人动力学参数不确定性问题提供了一个新的视角，提出的自适应规划方法为未来空间机器人任务的规划和控制提供了有价值的理论基础和技术参考。