CN111597702A - 一种火箭着陆轨迹规划方法及装置 - Google Patents
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Abstract
一种火箭着陆轨迹规划方法及装置,包括:根据火箭发动机推力调节能力,计算着陆段采用最大推力和最小推力两种状态完成着陆的最大纵向速度‑高度剖面和最小纵向速度‑高度剖面;计算不同高度下所述最大纵向速度‑高度剖面和最小纵向速度‑高度剖面对应的速度平均值,进而得到可行域最大的纵向速度‑高度标准剖面;根据实际飞行高度变化趋势以及所述纵向速度‑高度标准剖面,最小化飞行过程期望纵向速度与实际纵向速度的偏差,构建可行域最大化的优化目标函数;根据所述优化目标函数规划火箭着陆轨迹。采用本申请中的方案,提升了在线规划的着陆轨迹对偏差的适应能力,有利于火箭安全着陆。
Description
技术领域
本申请涉及运载火箭的控制技术,具体地,涉及一种火箭着陆轨迹规划方法及装置。
背景技术
运载火箭垂直起降的可重复使用技术是新一代运载火箭重要发展方向之一。为适应气动减速段由于环境不确定性造成的偏差,实现高精度垂直软着陆,在线轨迹规划方法能够实时规划着陆轨迹。为降低着陆过程燃料消耗造成的火箭运载能力损失,最小化着陆过程燃料消耗一种典型的火箭垂直着陆段优化目标函数,但该燃料最省目标函数规划的最优控制量具有Bang-Bang的特点,在最大推力条件下对偏差的适应能力较弱。
现有技术中存在的问题:
火箭软着陆时在线规划的着陆轨迹对偏差的适应能力较差。
发明内容
本申请实施例中提供了一种火箭着陆轨迹规划方法及装置,以解决上述技术问题。
根据本申请实施例的第一个方面,提供了一种火箭着陆轨迹规划方法,包括如下步骤:
根据火箭发动机推力调节能力,计算着陆段采用最大推力和最小推力两种状态完成着陆的最大纵向速度-高度剖面和最小纵向速度-高度剖面;
计算不同高度下所述最大纵向速度高度剖面和最小纵向速度高度剖面对应的速度平均值,进而得到可行域最大的纵向速度-高度标准剖面;
根据实际飞行高度变化趋势以及所述纵向速度-高度标准剖面,最小化飞行过程期望纵向速度与实际纵向速度的偏差,构建可行域最大化的优化目标函数;
根据所述优化目标函数规划火箭着陆轨迹。
根据本申请实施例的第二个方面,提供了一种火箭着陆轨迹规划装置,包括:
第一计算模块,用于根据火箭发动机推力调节能力,计算着陆段采用最大推力和最小推力两种状态完成着陆的最大纵向速度-高度剖面和最小纵向速度-高度剖面;
第二计算模块,用于计算不同高度下所述最大纵向速度高度剖面和最小纵向速度高度剖面对应的速度平均值,进而得到可行域最大的纵向速度-高度标准剖面;
函数构建模块,用于根据实际飞行高度变化趋势以及所述纵向速度-高度标准剖面,最小化飞行过程期望纵向速度与实际纵向速度的偏差,构建可行域最大化的优化目标函数;
轨迹规划模块,用于根据所述优化目标函数规划火箭着陆轨迹。
采用本申请实施例中提供的火箭着陆轨迹规划方法及装置,结合火箭软着陆过程以纵向运动为主的物理特性,离线设计可行域较大的纵向速度-高度标准剖面,将目标函数定义为最小化飞行过程与标准剖面之间的偏差,提升了在线规划的着陆轨迹对偏差的适应能力,通过在线轨迹规划方法实时生成对正负向偏差均具有适应能力的着陆轨迹,有利于火箭安全着陆。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解,构成本申请的一部分,本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请,并不构成对本申请的不当限定。在附图中:
图1示出了本申请实施例一中火箭着陆轨迹规划方法实施的流程示意图;
图2示出了本申请实施例二中火箭着陆轨迹规划装置的结构示意图;
图3示出了本申请实施例三中火箭着陆轨迹规划目标函数设计过程示意图。
具体实施方式
为提升火箭软着陆段对初始偏差和过程不确定性的适应能力,本申请实施例中提供了一种垂直起降火箭软着陆可行域最大的在线轨迹规划目标函数描述方法,使得在线轨迹规划方法能够生成对正负向偏差均具有适应能力的着陆段飞行轨迹。
为了使本申请实施例中的技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图对本申请的示例性实施例进行进一步详细的说明,显然,所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例,而不是所有实施例的穷举。需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
实施例一
图1示出了本申请实施例一中火箭着陆轨迹规划方法实施的流程示意图。
如图所示,所述火箭着陆轨迹规划方法包括:
步骤101、根据火箭发动机推力调节能力,计算着陆段采用最大推力和最小推力两种状态完成着陆的最大纵向速度-高度剖面和最小纵向速度-高度剖面;
步骤102、计算不同高度下所述最大纵向速度-高度剖面和最小纵向速度-高度剖面对应的速度平均值,进而得到可行域最大的纵向速度-高度标准剖面;
步骤103、根据实际飞行高度变化趋势以及所述纵向速度-高度标准剖面,最小化飞行过程期望纵向速度与实际纵向速度的偏差,构建可行域最大化的优化目标函数;
步骤104、根据所述优化目标函数规划火箭着陆轨迹。
采用本申请实施例中提供的火箭着陆轨迹规划方法,结合火箭软着陆过程以纵向运动为主的物理特性,离线设计可行域较大的纵向速度-高度标准剖面,将目标函数定义为最小化飞行过程与标准剖面之间的偏差,提升了在线规划的着陆轨迹对偏差的适应能力,通过在线轨迹规划方法实时生成对正负向偏差均具有适应能力的着陆轨迹,有利于火箭安全着陆。
在一种实施方式中,所述计算着陆段采用最大推力状态完成着陆的最大纵向速度-高度剖面,包括:
在火箭着陆全程采用最大推力Tmax下,从预先设置的标准高度序列yRef中选取不同高度yRef(i),i∈[1,N];
在一种实施方式中,所述计算着陆段采用最小推力状态完成着陆的最小纵向速度-高度剖面,包括:
在火箭着陆全程采用最小推力Tmin下,从预先设置的标准高度序列yRef中选取不同高度yRef(i),i∈[1,N];
在一种实施方式中,所述计算不同高度下所述最大纵向速度高度剖面和最小纵向速度高度剖面对应的速度平均值,进而得到可行域最大的纵向速度-高度标准剖面,包括:
根据所述速度平均值VyRef(i)得到可行域最大的纵向速度-高度剖面VyRef-yRef。
在一种实施方式中,所述根据实际飞行高度变化趋势以及所述纵向速度-高度标准剖面,最小化飞行过程期望纵向速度与实际纵向速度的偏差,构建可行域最大化的优化目标函数,包括:
根据预先设置的实际飞行过程中优化问题的离散点个数M,以及预估的飞行高度变化序列yAct,插值计算得到每个离散点的高度yAct(j)对应VyRef-yRef剖面上的期望纵向速度为VyAct(j),j∈[1,M];
确定最大化可行域的二阶锥约束为(Vy(j)-VyAct(j))2≤η(j),所述η(j)为每个离散点上的虚拟控制量;
实施例二
基于同一发明构思,本申请实施例提供了一种火箭着陆轨迹规划装置,该装置解决技术问题的原理与一种火箭着陆轨迹规划方法相似,重复之处不再赘述。
图2示出了本申请实施例二中火箭着陆轨迹规划装置的结构示意图。
如图所示,所述火箭着陆轨迹规划装置包括:
第一计算模块201,用于根据火箭发动机推力调节能力,计算着陆段采用最大推力和最小推力两种状态完成着陆的最大纵向速度-高度剖面和最小纵向速度-高度剖面;
第二计算模块202,用于计算不同高度下所述最大纵向速度-高度剖面和最小纵向速度-高度剖面对应的速度平均值,进而得到可行域最大的纵向速度-高度标准剖面;
函数构建模块203,用于根据实际飞行高度变化趋势以及所述纵向速度-高度标准剖面,最小化飞行过程期望纵向速度与实际纵向速度的偏差,构建可行域最大化的优化目标函数;
轨迹规划模块204,用于根据所述优化目标函数规划火箭着陆轨迹。
采用本申请实施例中提供的火箭着陆轨迹规划装置,结合火箭软着陆过程以纵向运动为主的物理特性,离线设计可行域较大的纵向速度-高度标准剖面,将目标函数定义为最小化飞行过程与标准剖面之间的偏差,提升了在线规划的着陆轨迹对偏差的适应能力,通过在线轨迹规划方法实时生成对正负向偏差均具有适应能力的着陆轨迹,有利于火箭安全着陆。
在一种实施方式中,所述第一计算模块,包括:
第一高度选取单元,用于在火箭着陆全程采用最大推力Tmax下,从预先设置的标准高度序列yRef中选取不同高度yRef(i),i∈[1,N];
在一种实施方式中,所述第一计算模块,包括:
第二高度选取单元,用于在火箭着陆全程采用最小推力Tmin下,从预先设置的标准高度序列yRef中选取不同高度yRef(i),i∈[1,N];
在一种实施方式中,所述第二计算模块,包括:
剖面计算单元,用于根据所述速度平均值VyRef(i)得到可行域最大的纵向速度-高度剖面VyRef-yRef。
在一种实施方式中,所述函数构建模块,包括:
插值计算单元,用于根据预先设置的实际飞行过程中优化问题的离散点个数M,以及预估的飞行高度变化序列yAct,插值计算得到每个离散点的高度yAct(j)对应VyRef-yRef剖面上的期望纵向速度为VyAct(j),j∈[1,M];
约束确定单元,用于确定最大化可行域的二阶锥约束为(Vy(j)-VyActj2≤η(j),所述η(j)为每个离散点上的虚拟控制量;
目标函数构建单元,用于在终端质量最大化的基础上,根据每个离散点上虚拟控制量在所述二阶锥约束下构建得到可行域最大化的优化目标函数为c(j)为每个离散点上的加权系数,mf为终端质量,Cm为终端质量对应的加权系数。
本申请实施例提出了一种垂直起降火箭着陆过程可行域最大化的优化目标函数描述方法,结合火箭软着陆过程以纵向运动为主的物理特性,离线设计可行域较大的纵向速度-高度标准剖面,将目标函数定义为最小化飞行过程与标准剖面之间的偏差,提升了在线规划的着陆轨迹对偏差的适应能力。该方法的特点:
(1)通过设计虚拟控制量,构建了最大化可行域的二阶锥约束,使目标函数中只包含线性约束和二阶锥约束,适合凸优化算法实时快速求解。
(2)与纵向速度-高度标准剖面偏差最小的目标函数,提升了在线规划的着陆轨迹对偏差的适应能力。
实施例三
为了便于本申请的实施,本申请实施例以一具体实例进行说明。
本申请实施例首先根据火箭发动机推力调节能力,计算出着陆段全程采用最大推力和最小推力两种状态完成着陆的最大纵向速度高度剖面和最小纵向速度高度剖面。然后计算不同高度下,最大、最小两个剖面对应的速度平均值,得到可行域较大的纵向速度-高度标准剖面。最后根据实际飞行高度变化趋势,最小化飞行过程期望纵向速度与实际纵向速度的偏差,构建可行域最大化的优化目标函数。
图3示出了本申请实施例三中火箭着陆轨迹规划过程示意图。
如图所示,具体实现步骤如下:
1)计算最大推力对应的纵向速度-高度剖面
首先给定包含N个高度变量的标准高度序列yRef,假设火箭着陆全程采用最大推力Tmax,依次选取yRef中的不同高度yRef(i),i∈[1,N]。在yRef(i)条件下,取纵向速度迭代初值从初始状态(yRef(i),)积分火箭纵向着陆运动,得到终端着陆速度根据与期望纵向着陆速度的偏差dVyf,利用牛顿迭代法更新纵向速度迭代初值直至dVyf<εVy时,得到能够满足着陆时刻纵向速度要求的纵向速度则最大纵向速度-高度剖面为
2)计算最小推力对应的纵向速度-高度剖面
假设火箭着陆全程采用最小推力Tmin,依次选取yRef中的不同高度yRef(i),i∈[1,N]。在yRef(i)条件下,取纵向速度迭代初值从初始状态(yRef(i),)积分火箭纵向着陆运动,得到终端着陆速度根据与期望纵向着陆速度的偏差dVyf,利用牛顿迭代法更新纵向速度迭代初值直至dVyf<εVy时,得到能够满足着陆时刻纵向速度要求的纵向速度则最小纵向速度-高度剖面为
3)计算可行域最大的纵向速度-高度标准剖面
从而得到可行域最大的纵向速度-高度剖面VyRef-yRef。
4)插值期望纵向速度
定义实际飞行过程中优化问题的离散点个数为M,预估的飞行高度变化序列为yAct,通过插值(例如线性插值、三次样条插值等),可得到每个离散点的高度yAct(j)对应VyRef-yRef剖面上的期望纵向速度为VyAct(j),j∈[1,M]。
5)描述最大化可行域的二阶锥约束
在每个离散点上定义虚拟控制量η(j)。定义如下所示的二阶锥约束,用于描述飞行轨迹与VyRef-yRef剖面的接近程度,即得到最大化可行域的二阶锥约束。
(Vy(j)-VyAct(j))2≤η(j)
6)描述可行域最大化的优化目标函数
在最大化终端质量目标函数的基础上,以每个离散点上虚拟控制量η(j)加权和的方式构建可行域最大化的优化目标函数,如下所示。
其中,mf为终端质量,Cm为终端质量对应的加权系数,c(j)为每个离散点上的加权系数,用以控制最优着陆轨迹与VyRef-yRef剖面的接近程度,可根据飞行任务进行设计。c(j)越大,则表示对应离散点与VyRef-yRef剖面更接近。
本申请实施例具有如下优点:
1)本申请实施例根据垂直起降火箭着陆段运动特点,设计了一种着陆可行域最大的在线轨迹规划目标函数,提升了在线规划的着陆轨迹对偏差的适应能力。
2)本申请实施例通过设计虚拟控制量,构建了最大化可行域的二阶锥约束,适合凸优化算法实时快速求解。
3)本申请实施例通过调节加权系数能够起到,根据任务需求调整火箭着陆轨迹特征的作用,提升了在线规划轨迹对不同任务的适应性。
本领域内的技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。本申请实施例中的方案可以采用各种计算机语言实现,例如,C语言、面向对象的程序设计语言Java和直译式脚本语言JavaScript等。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本申请的优选实施例,但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念,则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以,所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请范围的所有变更和修改。
显然,本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样,倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内,则本申请也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种火箭着陆轨迹规划方法,其特征在于,包括:
根据火箭发动机推力调节能力,计算着陆段采用最大推力和最小推力两种状态完成着陆的最大纵向速度-高度剖面和最小纵向速度-高度剖面;
计算不同高度下所述最大纵向速度-高度剖面和最小纵向速度-高度剖面对应的速度平均值,进而得到可行域最大的纵向速度-高度标准剖面;
根据实际飞行高度变化趋势以及所述纵向速度-高度标准剖面,最小化飞行过程期望纵向速度与实际纵向速度的偏差,构建可行域最大化的优化目标函数;
根据所述优化目标函数规划火箭着陆轨迹。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据实际飞行高度变化趋势以及所述纵向速度-高度标准剖面,最小化飞行过程期望纵向速度与实际纵向速度的偏差,构建可行域最大化的优化目标函数,包括:
根据预先设置的实际飞行过程中优化问题的离散点个数M,以及预估的飞行高度变化序列yAct,插值计算得到每个离散点的高度yAct(j)对应VyRef-yRef剖面上的期望纵向速度为VyAct(j),j∈[1,M];
确定最大化可行域的二阶锥约束为(Vy(j)-VyAct(j))2≤η(j),所述η(j)为每个离散点上的虚拟控制量;
6.一种火箭着陆轨迹规划装置,其特征在于,包括:
第一计算模块,用于根据火箭发动机推力调节能力,计算着陆段采用最大推力和最小推力两种状态完成着陆的最大纵向速度-高度剖面和最小纵向速度-高度剖面;
第二计算模块,用于计算不同高度下所述最大纵向速度-高度剖面和最小纵向速度-高度剖面对应的速度平均值,进而得到可行域最大的纵向速度-高度标准剖面;
函数构建模块,用于根据实际飞行高度变化趋势以及所述纵向速度-高度标准剖面,最小化飞行过程期望纵向速度与实际纵向速度的偏差,构建可行域最大化的优化目标函数;
轨迹规划模块,用于根据所述优化目标函数规划火箭着陆轨迹。
10.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述函数构建模块,包括:
插值计算单元,用于根据预先设置的实际飞行过程中优化问题的离散点个数M,以及预估的飞行高度变化序列yAct,插值计算得到每个离散点的高度yAct(j)对应VyRef-yRef剖面上的期望纵向速度为VyAct(j),j∈[1,M];
约束确定单元,用于确定最大化可行域的二阶锥约束为(Vy(j)-VyActj2≤η(j),所述η(j)为每个离散点上的虚拟控制量;
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CN (1) | CN111597702B (zh) |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112051854A (zh) * | 2020-09-23 | 2020-12-08 | 北京理工大学 | 一种考虑复杂约束的月球软着陆最优轨迹快速规划方法 |
CN112304169A (zh) * | 2020-10-28 | 2021-02-02 | 北京星际荣耀空间科技有限公司 | 一种基于推力调节的运载火箭制导方法及系统 |
CN112507461A (zh) * | 2020-12-15 | 2021-03-16 | 北京航天自动控制研究所 | 一种运载火箭动力软着陆段发动机开机方法 |
CN112550770A (zh) * | 2020-12-15 | 2021-03-26 | 北京航天自动控制研究所 | 一种基于凸优化的火箭软着陆轨迹规划方法 |
CN112596537A (zh) * | 2020-11-27 | 2021-04-02 | 中国人民解放军国防科技大学 | 用于在线轨迹规划的模型误差补偿方法、系统及存储介质 |
CN114460947A (zh) * | 2022-01-19 | 2022-05-10 | 江苏深蓝航天有限公司 | 一种飞行器回收下降减速方法、飞行器 |
CN115289917A (zh) * | 2022-08-12 | 2022-11-04 | 中山大学 | 基于深度学习的火箭子级着陆实时最优制导方法及系统 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20150120100A1 (en) * | 2013-10-25 | 2015-04-30 | Thales | Method for aiding navigation for an aircraft during descent and during approach at reduced thrust |
CN110466804A (zh) * | 2019-08-30 | 2019-11-19 | 北京理工大学 | 火箭动力下降着陆过程快速轨迹优化方法 |
CN110532724A (zh) * | 2019-09-06 | 2019-12-03 | 北京理工大学 | 小天体软着陆燃耗最优轨迹快速在线规划方法 |
CN110727286A (zh) * | 2018-07-17 | 2020-01-24 | 通用电气航空系统有限责任公司 | 用于确定下降剖面的方法和系统 |
-
2020
- 2020-05-11 CN CN202010390797.6A patent/CN111597702B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20150120100A1 (en) * | 2013-10-25 | 2015-04-30 | Thales | Method for aiding navigation for an aircraft during descent and during approach at reduced thrust |
CN110727286A (zh) * | 2018-07-17 | 2020-01-24 | 通用电气航空系统有限责任公司 | 用于确定下降剖面的方法和系统 |
CN110466804A (zh) * | 2019-08-30 | 2019-11-19 | 北京理工大学 | 火箭动力下降着陆过程快速轨迹优化方法 |
CN110532724A (zh) * | 2019-09-06 | 2019-12-03 | 北京理工大学 | 小天体软着陆燃耗最优轨迹快速在线规划方法 |
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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