CN113716075B - 一种基于机器人编队的太空垃圾智能清理系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于机器人编队的太空垃圾智能清理系统，包括多个呈编队飞行或者编队作业状态的机器人卫星；每个机器人卫星均包括机器人本体，以及搭载在机器人本体上的通信模块、电磁吸附模块、激光烧蚀模块、能源模块、控制模块、探测模块和微处理器。本发明通过MIMO雷达探测目标区域的太空垃圾，此后经过目标识别、跟踪、航迹管理等相关处理后将信息传回处理器，同时对目标尺寸进行识别。垃圾清理通过编队机器人处理，可集合协同回收较大尺寸太空垃圾，任务完成后进行编队队形重构，返回巡航轨道。本智能太空垃圾清理系统考虑了不同尺寸范围的太空垃圾，灵活组合，降低了自身损毁率，提高了单次轨道周期碎片清理的效率。

Description

一种基于机器人编队的太空垃圾智能清理系统
技术领域
本发明涉及太空垃圾清理技术领域，具体而言涉及一种基于机器人编队的太空垃圾智能清理系统。
背景技术
太空垃圾一般在高300-450公里的近地轨道上以每秒7-8公里，而在36000公里高度的地球静止轨道上则以每秒3公里的速度高速运动，根据轨道倾角碰撞时的相对速度可达每秒 10公里以上，因此具有巨大的破坏力。太空垃圾若与运作中的人造卫星、载人飞船或国际空间站相撞，会危及到设备甚至宇航员的生命，据计算一块直径为10厘米的太空垃圾就可以将航天器完全摧毁，数毫米大小的太空垃圾就有可能使它们无法继续工作。而太空垃圾已经成为了国际问题，自上世纪20世纪50年代超级大国进军宇宙以来，人类已经发射了四千多次航天运载火箭。据不完全统计，太空中现有直径大于10cm的太空垃圾九千多个，大于1.2cm 的有10万个以上，而漆片和固体推进剂尘粒等微小颗粒个数能数以百万计。这些太空垃圾飞行速度极快(6-7km/秒)，杀伤力极大：一块10克重的太空垃圾撞上卫星，相当于两辆100km/ 时的小汽车相互碰撞，卫星会在1.5秒内被打穿或直接击毁。截止2016年11月，大约有1 亿块太空垃圾环绕地球运行，其中27000块直径超过10厘米，由美国宇航局和国防部进行跟踪。每块太空垃圾的运行速度均达到28000公里/小时。因此太空垃圾清理刻不容缓，但目前太空垃圾清理方案大多注重于单体机器人的工作性能和方法，忽视了协同合作的思路。
发明内容
本发明针对现有技术中的不足，提供一种基于机器人编队的太空垃圾智能清理系统，结构简单，降低工业生产成本的同时，统筹规划，提高了单次轨道周期的碎片清理效率。
为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
本发明实施例提出了一种基于机器人编队的太空垃圾智能清理系统，所述太空垃圾智能清理系统包括多个呈编队飞行或者编队作业状态的机器人卫星；每个机器人卫星均包括机器人本体，以及搭载在机器人本体上的通信模块、电磁吸附模块、激光烧蚀模块、能源模块、控制模块、探测模块和微处理器；
所述能源模块用于提供机器人卫星飞行和作业的动力；所述通信模块用于与编队中的领航者或卫星进行双工通信；
所述探测模块包括MIMO雷达，用于对太空轨道上的碎片进行定位与跟踪；所有机器人卫星的探测模块构成一个整体的MIMO雷达探测系统，MIMO雷达探测系统采用分布式处理方式，使每个机器人卫星分别承担部分对清理目标进行探测、收集、计算和评估的任务；
所述微处理器接收探测模块发送的定位和跟踪信息，对清理目标进行评估，调配与清理目标相适配的多个机器人卫星协调合作完成清理任务；每个机器人卫星根据微处理器下发的指令，调用电磁吸附模块吸附空间碎片，以及对于直径小于等于10cm的空间碎片，采用激光烧蚀模块进行汽化处理，对于直径大于10cm的空间碎片，调整队形，与其他机器人卫星协同运输将其推入大气轨道；
所述微处理器根据机器人卫星的工作状态采用不同的控制策略控制机器人编队：
当机器人卫星处于无任务巡航状态时，微处理器以续航最长为约束条件，采用脉冲控制策略或者阈值控制策略，使机器人卫星以主卫星为中心进行绕飞运动；
当机器人卫星处于协同工作状态时，微处理器以编队队形精度最高为约束条件，采用长期连续控制策略，使执行清理任务的部分或者全部机器人卫星分别进行独立运动，并在任务结束后回到圆轨道继续进行绕飞运动；
所述控制模块由储气罐和操作系统构成，在微处理器指令下完成对机器人卫星轨道的调整和任务时的协调控制。
进一步地，所述机器人卫星采用激光通信的方式，与编队中的领航者或其他机器人卫星采用半双工通信；
所述通信模块包括光学平台、ATP单元、通信单元和激光测距仪；光学平台用于发出与接收信号，ATP单元用于光束捕获、跟踪和对准；通信单元和激光测距仪用于信号的产生和误差的纠正；所述通信模块的通信体制采用IM/DD，调制方式为OOK，天线为透射式形式。
进一步地，所述机器人卫星采用激光测距仪测量得到机器人卫星间的相对距离和速度，并运用粒子滤波的方法对测量值进行优化。
进一步地，所述MIMO雷达探测系统的发射天线阵列或天线单元稀疏地分布在机器人卫星上；
所述MIMO雷达探测系统通过M个发射站发射相互正交的信号波形s1(t),s2(t),…,sM(t)，发射的雷达信号照射到探测目标后，由N个接收站接受回波信号，每个接收站采用M个匹配滤波器组，在经过对回波信号的滤波匹配后分离出M个发射信号，总共在N个接收站中获得MN组不同的收发通道；
所述MIMO雷达探测系统发射电磁波信号后，经由探测目标反射，由接收器通过雷达接收，天线接收到的模拟信号通过带通滤波器后，在接收机内去噪声和杂波后，经过A/D变换将模拟信号转换为数字信号，经由匹配滤波得到输出，再对输出结果移相相加，进行数字波束形成，在某方向上形成接收波束；最后经由脉冲积累、恒虚警检测和动目标检测后，根据处理结果得到目标包括距离、速度、方位角和俯仰角在内的运动信息。
进一步地，所述MIMO雷达探测系统还用于对清理目标进行跟踪滤波，估计出清理目标的运动状态，对清理目标的运动轨迹进行显示，包括以下步骤：
雷达接收端接收到目标回波，通过目标检测和目标跟踪算法解算出目标位置和运动状态，关联处理建立起每个量测与许多的可能目标集的关系；利用滤波和预测算法对机动或非机动目标的运动参数进行估计，得到目标运动轨迹；针对同一目标量测值集合进行跟踪滤波估计出目标运动状态值形成的轨迹。
进一步地，当机器人卫星处于无任务巡航状态时，所述微处理器通过改变初始条件以抵消部分非线性项对编队队形精度的影响，该非线性项包括固定误差项、长期项和周期项。
进一步地，对于处于无任务巡航状态的机器人卫星，当编队队形精度要求低于预设精度阈值时，采用阈值控制策略：选取误差阈值D，只有当编队队形误差超出阈值D时，控制模块对发动机进行点火以调整所属机器人卫星的轨迹；否则，采用脉冲控制策略：定期施加一次脉冲控制在机器人卫星的发动机上，其脉冲控制量的大小采用二次型最优控制算法计算得到，脉冲控制量与采样时的环绕星与参考星的相对运动状态相关。
进一步地，所述控制模块对机器人卫星进行编队控制的过程包括以下步骤：
S1，判断是否接收到清理任务，如果有，转入步骤S2，否则转入步骤S4；
S2，采用连续微推力控制模型，接收目标信息，对轨道误差进行估计，并根据估计结果修正飞行轨道，直至完成清理任务；
S3，进行星间相对导航，如果接收到队伍重构指令，则根据队伍重构指令维持连续推动力控制模式直至轨迹调整完成，将自身工作模式切换成无任务状态，进入步骤S1；否则返回圆轨道继续进行绕飞运动，将自身工作模式切换成无任务状态，进入步骤S1；
S4，采用脉冲推力控制模型，接收测量参数，判断是否满足误差阈值，如果满足，进入步骤S5；
S5，定期施加一次脉冲控制给机器人卫星的发动机，并接收测量参数，判断轨迹是否回归，如果回归，返回步骤S1，否则，返回步骤S4。
进一步地，当机器人卫星处于协同工作状态时，微处理器结合机器人卫星的发动机运行参数构建推力极小的电推进模型，在清理任务执行全周期内，持续消除包括地球扁率摄动、太阳光压摄动和大气阻力摄动在内的微小摄动力的影响。
进一步地，所述微处理器对编队队形进行重构的过程包括以下步骤：
通过MIMO雷达探测编队内其它机器人卫星位置；
根据相对轨道根数与轨道坐标系下机器人卫星间相对位置和速度的坐标转换关系，推导出由主星和伴随卫星间相对轨道根数表示的编队卫星运动方程；
以编队卫星运动方程为基础，根据高斯微分方程，推导小增量相对轨道根数方程，建立卫星所受轨道内、外控制力与卫星间相对运动间的联系，将队形重构分为在轨道平面内和轨道平面外两种重构情况；
推导得到轨道倾角和升交点赤经与轨道平面外的合外力之间的相互关系；
推导得到轨道合外力对半长轴、偏心率、近地点幅角和平近点角的作用情况；
得到卫星间相对轨道根数与轨道脉冲控制力之间的关系；
根据空间任务的需要，选择适配的轨道脉冲，实现最优或次优的队形重构轨迹。
本发明的有益效果是：
本发明综合利用现有技术实现对太空垃圾的智能分类并处理，通过雷达探测空间碎片的大小、数量及运动状态，统筹分配机器人编队进行处理；扩大了太空垃圾清理工作区域，提高了卫星单次轨道运行周期内的清理效率。在实现对空间碎片分类处理的约束条件下，本清理系统结构比较简单、技术成熟、成本低、能耗低、捕获能力强的装置。本清理系统处理的目标质量与体积上限与任务机器人数量正相关，数量越多，上限越高。
附图说明
图1是本发明实施例的基于机器人编队的智能太空垃圾清理系统的结构框图。
图2是本发明实施例的电磁吸附模块的工作流程图。
图3是本发明实施例的能源模块的系统框图。
图4是本发明实施例的通信模块的原理图。
图5是本发明实施例的探测模块的工作流程图。
图6是本发明实施例的探测模块的组织结构图。
图7是本发明实施例的智能太空垃圾清理系统的工作流程图。
图8是本发明实施例的MIMO雷达工作流程图。
图9是本发明实施例的飞行编队结构示意图。
图10是本发明实施例的飞行编队控制流程图。
具体实施方式
现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。
需要注意的是，发明中所引用的如“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”等的用语，亦仅为便于叙述的明了，而非用以限定本发明可实施的范围，其相对关系的改变或调整，在无实质变更技术内容下，当亦视为本发明可实施的范畴。
图1是本发明实施例的基于机器人编队的智能太空垃圾清理系统的结构框图。参见图1，该太空垃圾智能清理系统包括多个呈编队飞行或者编队作业状态的机器人卫星；每个机器人卫星均包括机器人本体，以及搭载在机器人本体上的通信模块、电磁吸附模块、激光烧蚀模块、能源模块、控制模块、探测模块和微处理器。
机器人编队被发射进入预定轨道后，控制系统通过探测模块搜查所在轨道环境，计算机通过探测模块的MIMO雷达对垃圾的运动轨迹做出预测，同时对垃圾大小做出界定，若存在威胁物，则根据其大小和速度计算所需数量小卫星，调配协同进行不同处理，通过电磁吸附装置对威胁物垃圾进行处理。图7是本发明实施例的智能太空垃圾清理系统的工作流程图。
(一)能源模块
能源模块用于提供机器人卫星飞行和作业的动力。图3是本发明实施例的能源模块的系统框图。能源模块由两个电池组、光伏电板、电源控制器、均衡器组成，电源控制器通过输出信息可以控制能源的输出与否，均衡器能够通过对各频率分量的控制影响减小码间干扰的影响，太阳能电池组转化光伏电板能源后输入至储能电池组存储。
(二)通信模块
通信模块用于与编队中的领航者或卫星进行双工通信。图4是本发明实施例的通信模块的原理图。
机器人小卫星采用激光通信的方式，与领航者采用半双工通信，包括光学平台、ATP部分、通信部分和测距部分，光学平台用于发出与接收信号，ATP部分用于光束捕获、跟踪和对准、通信部分和测距部分用于信号的产生和误差的纠正。通信体制采用IM/DD，调制方式为OOK，天线为透射式形式，此外发射光路由预准直镜、分色镜等构成，接收光路由分色镜、中继光学、分光镜和滤光片等构成。APD高速光电探测模块集成了高速响应的雪崩光电二极管(APD)和低噪声放大器，单模/多模光纤耦合输入，SMA连接器输出，具有高增益、高灵敏度、交流耦合输出、增益平坦等特点，QPD探测器具有电路简单、响应速度快，精度高等优势，采样频率在KHz以上，视场角为数百μrad，跟踪精度为几μrad，跟踪灵敏度为几 nW。
(三)电磁吸附模块和激光烧蚀模块
电磁吸附装置由升压变压器、整流滤波器、指令控制器、高电压输出器按顺序电连接，可产生高压静电，吸附周围小型垃圾。图2是本发明实施例的电磁吸附模块的工作流程图。激光烧蚀模块在静电吸附后将小尺寸碎片直接进行汽化处理，所需能源由能源模块的光伏电板提供。电磁吸附模块根据微处理器的控制指令实时对空间碎片进行静电吸引吸附，吸附完成后根据目标情况进行下一步的处理，当小于等于10cm时进入舱体直接激光汽化，当大于 10cm时，与其他任务单位合作推入大气轨道。激光烧蚀模块对小尺寸的空间碎片直接进行汽化处理。
在本实施例中，垃圾清理通过编队机器人处理，每个清理机器可单独吸附较小的太空垃圾，又可集合协同回收较大尺寸太空垃圾。对于小尺寸垃圾可直接进行激光烧蚀处理；对于大尺寸垃圾，控制系统在接收到命令后通过改变队形，分配预估数量的单位数进行任务，协同运输推入大气层进行销毁，任务完成后进行编队队形重构，返回巡航轨道。本智能太空垃圾清理系统考虑了不同尺寸范围的太空垃圾，灵活组合，降低了自身损毁率，提高了单次轨道周期碎片清理的效率。
(四)探测模块
图6是本发明实施例的探测模块的组织结构图。探测模块主要由MIMO雷达组成，MIMO 雷达主要负责对高速运动的多个目标完成定位与跟踪。所有机器人卫星的探测模块构成一个整体的MIMO雷达探测系统，MIMO雷达探测系统采用分布式处理方式，整个雷达系统由多个星座组成，每个星座由多个阵元机器人组成，每个阵元机器人都承担探测、收集任务和部分评估、判断、控制与处理的计算任务，各单位间通过发射正交波形信号和接收回波信号，建立起星间链路，成为一个整体。图5是本发明实施例的探测模块的工作流程图。
4.1基本原理
图8是本发明实施例的MIMO雷达工作流程图。空中分布式MIMO雷达系统的发射天线阵列或天线单元稀疏地分布在空间中。空中分布式MIMO雷达将MIMO通信中的多径分集引入雷达设计中，与MIMO通信类似，它也认为雷达目标回波是由独立的统计回波和统计散射回波整合而成的，并且不同的回波对应于不同的独立衰减路径。系统运行方式为：通过M个发射站发射相互正交的信号波形s1(t),s2(t),…,sM(t)，发射的雷达信号照射到探测目标后，由N个接收站接受回波信号，每个接收站采用M个匹配滤波器组，在经过对回波信号的滤波匹配后可以分离出M个发射信号，总共在N个接收站中可获得MN组不同的收发通道。假设一个M发N收的空中分布式MIMO雷达发射电磁波信号后，经由探测目标反射，由接收器通过雷达接收，天线接收到的模拟信号通过带通滤波器后，在接收机内去噪声和杂波后，经过A/D变换将模拟信号转换为数字信号，再经由匹配滤波得到输出，然后对输出结果移相相加，进行数字波束形成，在某方向上形成接收波束。再经由脉冲积累，恒虚警检测和动目标检测后，根据处理结果可以得到目标的运动信息如距离，速度，方位角俯仰角等信息。
4.2目标检测
分布式MIMO雷达实验系统开机工作后，后续信号进行有效处理。雷达接收到目标回波信号，进行目标检测，并提取出目标的距离、速度、角度信息。对于多节点的目标信息提取的处理流程，首先对单个节点的回波进行数字多波束形成、与各个发射信号做匹配滤波分离、对每个指向上波束做MTD、然后提取目标间的峰值相位差和时延差进行节点间的波束合成、取模、进行CFAR检测、判断有无目标、由于进行了多个节点的波束合成，目标的旁瓣可能会被检测到以及目标会在多个波束内被检测到，所以需要在波束内先进行目标聚焦、再进行波束间的目标聚焦、运用测角算法测出目标的角度、最后得到目标的距离、速度、方位角、俯仰角信息。
4.3目标跟踪
由前面信号处理器和检测器得到目标的距离、速度、角度量测值，后面对目标进行跟踪滤波，估计出目标运动状态，对目标的运动轨迹进行显示。目标的跟踪滤波过程包括数据关联、跟踪滤波、航迹管理三个主要部分。
A、数据关联
当雷达接收端接收到目标回波后，通过目标检测和目标跟踪算法解算出目标位置和运动状态。在跟踪滤波过程中需要进行数据关联和状态估计。数据关联技术是建立当前时刻量测值与前一时刻量测值的关系，以此来判断各个时刻数据是否属于同一个目标。关联处理建立起每个量测与许多的可能目标集的关系。
B、跟踪滤波
目标跟踪就是利用滤波和预测算法对机动或非机动目标的运动参数进行估计，得到目标运动轨迹。在空域中，一般都把目标当成一个散射体，对目标进行数学建模，一个是对目标运动状态进行建模，二是对目标状态的进行观测建模。数学建模完成后，就根据滤波算法对目标状态进行估计。
C、航迹管理
航迹就是针对同一目标量测值集合进行跟踪滤波估计出目标运动状态值形成的轨迹。由于现在雷达探测的环境日趋复杂，雷达每进行一个周期扫描，目标的航迹就会发生相应的变化，对航迹管理十分有必要，对于目标航迹管理经历航迹头，航迹起始、航迹确认、航迹更新、航迹撤销步骤。
(五)微处理器和控制模块
5.1清理任务
微处理器接收探测模块发送的定位和跟踪信息，对清理目标进行评估，调配与清理目标相适配的多个机器人卫星协调合作完成清理任务；每个机器人卫星根据微处理器下发的指令，调用电磁吸附模块吸附空间碎片，以及对于直径小于等于10cm的空间碎片，采用激光烧蚀模块进行汽化处理，对于直径大于10cm的空间碎片，调整队形，与其他机器人卫星协同运输将其推入大气轨道。
5.2编队控制
微处理器根据机器人卫星的工作状态采用不同的控制策略控制机器人编队：
当机器人卫星处于无任务巡航状态时，微处理器以续航最长为约束条件，采用脉冲控制策略或者阈值控制策略，使机器人卫星以主卫星为中心进行绕飞运动。
当机器人卫星处于协同工作状态时，微处理器以编队队形精度最高为约束条件，采用连续微推力策略，使执行清理任务的部分或者全部机器人卫星分别进行独立运动，并在任务结束后回到圆轨道继续进行绕飞运动。
控制模块由储气罐及其操作系统构成，执行包括初始轨道调整、回归太空站等一系列位置调整任务，在协同处理大尺寸目标时，由微处理器实时下达控制指令将目标推入大气层。
图10是本发明实施例的飞行编队控制流程图。控制模块对机器人卫星进行编队控制的过程包括以下步骤：
S1，判断是否接收到清理任务，如果有，转入步骤S2，否则转入步骤S4。
S2，采用连续微推力控制模型，接收目标信息，对轨道误差进行估计，并根据估计结果修正飞行轨道，直至完成清理任务。
S3，进行星间相对导航，如果接收到队伍重构指令，则根据队伍重构指令维持连续推动力控制模式直至轨迹调整完成，将自身工作模式切换成无任务状态，进入步骤S1；否则返回圆轨道继续进行绕飞运动，将自身工作模式切换成无任务状态，进入步骤S1。
S4，采用脉冲推力控制模型，接收测量参数，判断是否满足误差阈值，如果满足，进入步骤S5。
S5，定期施加一次脉冲控制给机器人卫星的发动机，并接收测量参数，判断轨迹是否回归，如果回归，返回步骤S1，否则，返回步骤S4。
在本实施例中，编队队形控制策略具体包括以下几个方面内容：
(1)飞行坐标系
理论上，本实施例可以采用现行的多个坐标系。例如，地心惯性坐标系和轨道坐标系等。
1.地心惯性坐标系
定义坐标原点o为地球中心，X轴沿地球赤道平面与黄道面的交线，指向春分点，Z轴指向北极，Y轴在赤道平面内与X轴、Z轴构成右手系。
2.轨道坐标系
定义坐标原点o为主星质心；oy轴沿地心指向主星方向；ox轴与主星运动方向一致； oz轴垂直于主星轨道平面，并服从右手系。
(2)飞行队形设计
基于相位角的多颗卫星相对参考星的“绕飞”队形设计：
编队以主卫星为中心进行绕飞运动，在执行多机器人协同任务时，独立运动，任务结束后回到原轨道继续进行绕飞运动。图9是本发明实施例的飞行编队结构示意图。以三机器人编队为例，一般而言，保持正三角形队形进行绕飞。其中每个环绕机器人相对参考主卫星都在空间圆轨道上完成绕飞动作，参考卫星位于正三角形的中心。以其中一个基准环绕机器人为空间正三角形的一个顶点，则位于正三角形的其余两个顶点的环绕机器人相位角应120°和 240°，逆时针旋转为正。在此基础上，为保持编队队形的较长时间稳定，可以考虑加入非线性项的影响，包括：1.固定误差项2.长期项3.周期项。其中，长期项带来的影响不一定需要修改轨道控制方式，可以通过改变初始条件来一定程度上抵消。
(3)队形保持和控制
当编队长期在轨运行，队形的保持控制以及如何节省能量消耗，是一个重要的问题。在有无任务执行两种条件下，可以选取不同的控制策略，在不同环境下满足以精度或续航为以第一优先级的要求。
1.无任务巡航时
A、脉冲控制策略：
所谓的脉冲控制，就是基于线性二次型的最优控制,将其离散化。每隔几百秒加一次脉冲控制。其脉冲控制量的大小采用上述二次型最优控制算法得出，与采样时的环绕星与参考星的相对运动状态相关。
脉冲控制可选用脉冲推力模型。脉冲推力模型的发动机工作的时间比轨道周期小的多。该模型适用于推力很大的固体燃料发动机和可重复启动的燃料发动机。
对环绕星进行脉冲控制。对于脉冲控制策略，响应速度较快的控制器设计更有利于脉冲控制后的控制精度的提高及控制能量消耗的减小。
B、阈值控制策略：
所谓阈值控制，即选取阈值D，在编队允许的误差范围内，当编队队形误差小于D时，保持自然编队状态，不进行轨道控制。只有当编队队形误差超出阈值D时，发动机点火进行控制。此类控制策略可应用于编队队形精度要求不高的队形控制。
2.协同工作时
当协同工作时，为了追求高精度，更倾向于采用长期连续控制，即发动机一直处于点火状态。长期连续控制适用于那些对编队队形精度要求很高的任务。由于控制力一直作用，因此，整个飞行期间队形一直保持较高的精度。在无较大初始偏差或大扰动力作用下，控制力一直作用来消除地球扁率摄动、太阳光压摄动及大气阻力摄动等微小摄动力的影响。长期连续控制需选用小推力模型。小推力模型是指推力极小的电推进系统可作用较长的时间。电推进系统具有比冲高、推力小、质量轻和体积小等特点。目前小卫星上应用较广、性能比较可靠的是Hall稳态等离子推力器。
(4)星间相对导航
在进行机器人卫星编队队形保持及重构控制时每颗卫星应该实时地获得编队中其他卫星的位置、速度和姿态等信息。可以利用激光测距仪作为测量设备，通过测量卫星间相对方位和距离信息，间接估计得到星间的相对速度和位置，在编队上通过激光测距仪信号发射器和接收器，通过计算发射信号和反射信号的时间差，再利用激光的传输速率，就可以测量得到星间的相对距离和速度，由于编队飞行相对运动的速度量级很小，不会引起较大的多普勒频移效应，针对激光测量方案，还可以运用粒子滤波的方法进行优化，以在非高斯白噪声条件下仍可获得较高的相对导航精度。
(5)飞行队形重构
队形重构大致上分为通过MIMO雷达探测队内其它机器人位置、统筹计算规划重构路线、发动机制动。
从运动学的角度进行研究时，首先根据相对轨道根数与轨道坐标系下机器人卫星间相对位置和速度的坐标转换关系，推导出由主星和伴随卫星间相对轨道根数表示的编队卫星运动方程，再以此为基础，根据高斯微分方程，推导小增量相对轨道根数方程，建立卫星所受轨道内、外控制力与卫星间相对运动间的联系，进而将队形重构分为在轨道平面内和轨道平面外两种重构情况，根据轨道平面外的特殊性，由小增量方程可以得到，轨道平面内的脉冲外力仅对轨道倾角和升交点赤经有影响，推导得到轨道倾角和升交点赤经与轨道平面外的合外力之间的相互关系，进一步推导得到轨道合外力对半长轴、偏心率、近地点幅角和平近点角的作用情况，最后得到卫星间相对轨道根数与轨道脉冲控制力之间的关系。根据空间任务的需要，选择合理的轨道脉冲，就可以实现最优或次优的队形重构轨迹。
本系统基于机器人编队对太空垃圾进行定位和清理，能够有效地扩大清理范围，具有成本低、能耗低、捕获能力强等特点，在空间碎片清理领域具有一定的推广和应用价值。
以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，应视为本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种基于机器人编队的太空垃圾智能清理系统，其特征在于，所述太空垃圾智能清理系统包括多个呈编队飞行或者编队作业状态的机器人卫星；每个机器人卫星均包括机器人本体，以及搭载在机器人本体上的通信模块、电磁吸附模块、激光烧蚀模块、能源模块、控制模块、探测模块和微处理器；
所述能源模块用于提供机器人卫星飞行和作业的动力；所述通信模块用于与编队中的领航者或卫星进行双工通信；
所述探测模块包括MIMO雷达，用于对太空轨道上的碎片进行定位与跟踪；所有机器人卫星的探测模块构成一个整体的MIMO雷达探测系统，MIMO雷达探测系统采用分布式处理方式，使每个机器人卫星分别承担部分对清理目标进行探测、收集、计算和评估的任务；
所述微处理器接收探测模块发送的定位和跟踪信息，对清理目标进行评估，调配与清理目标相适配的多个机器人卫星协调合作完成清理任务；每个机器人卫星根据微处理器下发的指令，调用电磁吸附模块吸附空间碎片，以及对于直径小于等于10cm的空间碎片，采用激光烧蚀模块进行汽化处理，对于直径大于10cm的空间碎片，调整队形，与其他机器人卫星协同运输将其推入大气轨道；
所述微处理器根据机器人卫星的工作状态采用不同的控制策略控制机器人编队：
当机器人卫星处于无任务巡航状态时，微处理器以续航最长为约束条件，采用脉冲控制策略或者阈值控制策略，使机器人卫星以主卫星为中心进行绕飞运动；
当机器人卫星处于协同工作状态时，微处理器以编队队形精度最高为约束条件，采用连续微推力策略，使执行清理任务的部分或者全部机器人卫星分别进行独立运动，并在任务结束后回到圆轨道继续进行绕飞运动；
所述控制模块由储气罐和操作系统构成，在微处理器指令下完成对机器人卫星轨道的调整和任务时的协调控制；
所述MIMO雷达探测系统的发射天线阵列或天线单元稀疏地分布在机器人卫星上；
所述MIMO雷达探测系统通过M个发射站发射相互正交的信号波形s1(t),s2(t),…,sM(t)，发射的雷达信号照射到探测目标后，由N个接收站接受回波信号，每个接收站采用M个匹配滤波器组，在经过对回波信号的滤波匹配后分离出M个发射信号，总共在N个接收站中获得MN组不同的收发通道；
所述MIMO雷达探测系统发射电磁波信号后，经由探测目标反射，由接收器通过雷达接收，天线接收到的模拟信号通过带通滤波器后，在接收机内去噪声和杂波后，经过A/D变换将模拟信号转换为数字信号，经由匹配滤波得到输出，再对输出结果移相相加，进行数字波束形成，在某方向上形成接收波束；最后经由脉冲积累、恒虚警检测和动目标检测后，根据处理结果得到目标包括距离、速度、方位角和俯仰角在内的运动信息。
2.根据权利要求1所述的基于机器人编队的太空垃圾智能清理系统，其特征在于，所述机器人卫星采用激光通信的方式，与编队中的领航者或其他机器人卫星采用半双工通信；
所述通信模块包括光学平台、ATP单元、通信单元和激光测距仪；光学平台用于发出与接收信号，ATP单元用于光束捕获、跟踪和对准；通信单元和激光测距仪用于信号的产生和误差的纠正；所述通信模块的通信体制采用IM/DD，调制方式为OOK，天线为透射式形式。
3.根据权利要求2所述的基于机器人编队的太空垃圾智能清理系统，其特征在于，所述机器人卫星采用激光测距仪测量得到机器人卫星间的相对距离和速度，并运用粒子滤波的方法对测量值进行优化。
4.根据权利要求1所述的基于机器人编队的太空垃圾智能清理系统，其特征在于，所述MIMO雷达探测系统还用于对清理目标进行跟踪滤波，估计出清理目标的运动状态，对清理目标的运动轨迹进行显示，包括以下步骤：
雷达接收端接收到目标回波，通过目标检测和目标跟踪算法解算出目标位置和运动状态，关联处理建立起每个量测与许多的可能目标集的关系；利用滤波和预测算法对机动或非机动目标的运动参数进行估计，得到目标运动轨迹；针对同一目标量测值集合进行跟踪滤波估计出目标运动状态值形成的轨迹。
5.根据权利要求1所述的基于机器人编队的太空垃圾智能清理系统，其特征在于，当机器人卫星处于无任务巡航状态时，所述微处理器通过改变初始条件以抵消部分非线性项对编队队形精度的影响，该非线性项包括固定误差项、长期项和周期项。
6.根据权利要求1所述的基于机器人编队的太空垃圾智能清理系统，其特征在于，对于处于无任务巡航状态的机器人卫星，当编队队形精度要求低于预设精度阈值时，采用阈值控制策略：选取误差阈值D，只有当编队队形误差超出阈值D时，控制模块对发动机进行点火以调整所属机器人卫星的轨迹；否则，采用脉冲控制策略：定期施加一次脉冲控制在机器人卫星的发动机上，其脉冲控制量的大小采用二次型最优控制算法计算得到，脉冲控制量与采样时的环绕星与参考星的相对运动状态相关。
7.根据权利要求6所述的基于机器人编队的太空垃圾智能清理系统，其特征在于，所述控制模块对机器人卫星进行编队控制的过程包括以下步骤：
S1，判断是否接收到清理任务，如果有，转入步骤S2，否则转入步骤S4；
S2，采用连续微推力控制模型，接收目标信息，对轨道误差进行估计，并根据估计结果修正飞行轨道，直至完成清理任务；
S3，进行星间相对导航，如果接收到队伍重构指令，则根据队伍重构指令维持连续推动力控制模式直至轨迹调整完成，将自身工作模式切换成无任务状态，进入步骤S1；否则返回圆轨道继续进行绕飞运动，将自身工作模式切换成无任务状态，进入步骤S1；
S4，采用脉冲推力控制模型，接收测量参数，判断是否满足误差阈值，如果满足，进入步骤S5；
S5，定期施加一次脉冲控制给机器人卫星的发动机，并接收测量参数，判断轨迹是否回归，如果回归，返回步骤S1，否则，返回步骤S4。
8.根据权利要求1所述的基于机器人编队的太空垃圾智能清理系统，其特征在于，当机器人卫星处于协同工作状态时，微处理器结合机器人卫星的发动机运行参数构建推力极小的电推进模型，在清理任务执行全周期内，持续消除包括地球扁率摄动、太阳光压摄动和大气阻力摄动在内的微小摄动力的影响。
9.根据权利要求1所述的基于机器人编队的太空垃圾智能清理系统，其特征在于，所述微处理器对编队队形进行重构的过程包括以下步骤：
通过MIMO雷达探测编队内其它机器人卫星位置；
根据相对轨道根数与轨道坐标系下机器人卫星间相对位置和速度的坐标转换关系，推导出由主星和伴随卫星间相对轨道根数表示的编队卫星运动方程；
以编队卫星运动方程为基础，根据高斯微分方程，推导小增量相对轨道根数方程，建立卫星所受轨道内、外控制力与卫星间相对运动间的联系，将队形重构分为在轨道平面内和轨道平面外两种重构情况；
推导得到轨道倾角和升交点赤经与轨道平面外的合外力之间的相互关系；
推导得到轨道合外力对半长轴、偏心率、近地点幅角和平近点角的作用情况；
得到卫星间相对轨道根数与轨道脉冲控制力之间的关系；
根据空间任务的需要，选择适配的轨道脉冲，实现最优或次优的队形重构轨迹。
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