面向空间太阳能电池阵自修复的自重构模块机器人研究

【摘要】：空间太阳能电站(Space Solar Power Station)是未来太阳能利用的一种高效解决方案。构想中太阳能的接收装置是由大量太阳能电池板组成的直径达数公里量级的电池板阵列,当阵列中某处电池板因故障失效时,派遣人员或设备前往太空中进行修复更换将耗费巨大的人力物力,因此利用自重构模块机器人技术来实现电池阵的自修复等功能就成为了一个相对经济可行的方案。 自重构模块机器人是由多个自治的智能化模块组成的机器人系统,融合了“变形重构”和“自主移动”的技术思想。它可以感知周围环境,通过模块之间的相互运动改变系统构型以适应不同的工作环境,具有良好的应用前景。 本文对面向空间太阳能电池阵自修复的晶格式自重构模块机器人进行了系统地研究,主要工作包括以下几个方面: 首先,分析任务要求,进行自重构模块机器人地面原型的总体结构方案设计,并着重对其对接机构进行了阐述。 其次,进行了模块机器人设计过程中相关的选型计算和结构静力学分析,为设计方案提供优化和校验。 然后,基于Visual Studio 2008 C#开发环境,进行模块运动控制软件设计及在此基础上的第一代模块原型机的地面模拟实验。 最后,进行模块系统的自修复路径规划分析,提出了一种基于能耗最小的矢量化智能路径搜索算法,并给出了算法的仿真分析,验证了其有效性。 地面原型机实验和路径规划仿真的结果证明本模块机器人满足预期的设计要求,初步具备较好实现空间太阳能电池阵自修复任务的能力。 【关键词】：自重构模块机器人 太阳能电池阵 晶格式 结构设计 运动仿真 自修复路径规划
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：TP242
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 第一章 绪论11-21
• 1.1 课题来源11
• 1.2 引言11-12
• 1.3 自重构模块机器人简介与研究现状12-18
• 1.3.1 自重构模块机器人简介12-14
• 1.3.2 主要研究问题14-15
• 1.3.3 国内外研究现状15-18
• 1.4 课题背景与研究内容18-20
• 1.4.1 本课题的研究背景18-19
• 1.4.2 本文的主要研究内容19-20
• 1.5 本章小结20-21
• 第二章 M-Lattice 模块机器人的结构设计21-32
• 2.1 M-Lattice 的总体设计21-27
• 2.1.1 系统设计概述21-24
• 2.1.2 系统拓扑构型24-26
• 2.1.3 机械臂运动自由度配置26-27
• 2.2 基于销槽楔合的新型对接机构的设计27-31
• 2.3 本章小结31-32
• 第三章 M-Lattice 设计中的选型计算及有限元分析32-46
• 3.1 电机选型计算32-37
• 3.1.1 同步轨道微重力环境重力加速度计算32-33
• 3.1.2 模块自修复运动的驱动能力计算33-37
• 3.2 结构有限元分析37-45
• 3.2.1 关键零件的静力学分析38-42
• 3.2.2 系统正常重力工况下的有限元分析42-44
• 3.2.3 系统模拟微重力工况下的有限元分析44-45
• 3.3 本章小结45-46
• 第四章 模块控制软件设计及原型机地面实验46-64
• 4.1 引言46-47
• 4.2 基于实时运动仿真的动作编辑程序设计47-51
• 4.2.1 模块机器人的模型简化47-49
• 4.2.2 机器人模型在程序中的描述49
• 4.2.3 机器人模型的建立49-50
• 4.2.4 可实时仿真的动作编辑50-51
• 4.3 动作执行程序设计51-57
• 4.3.1 PC 机-电机的通信协议与程序中的实现方法51-55
• 4.3.2 动作执行程序的界面以及功能55-57
• 4.4 运动学仿真及原型机地面实验57-63
• 4.4.1 运动学仿真方案设计58-62
• 4.4.2 原型机地面实验62-63
• 4.5 本章小结63-64
• 第五章 自修复运动路径规划64-98
• 5.1 问题提出64-65
• 5.2 运动类型分析与能量尺度的定义65-72
• 5.2.1 自修复运动类型分析65-68
• 5.2.2 能量尺度的定义68-72
• 5.3 基于遗传算法（GA）的路径空间优化72-88
• 5.3.1 路径空间优化的数学模型74-75
• 5.3.2 基于遗传算法（GA）的优化模型求解75-88
• 5.4 矢量化智能路径搜索算法及其Matlab 仿真88-97
• 5.4.1 矢量化智能搜索算法89-95
• 5.4.2 搜索算法的Matlab 仿真95-97
• 5.5 本章小结97-98
• 第六章 总结与展望98-100
• 6.1 全文总结98-99
• 6.2 研究展望99-100
• 参考文献100-103
• 致谢103-104
• 攻读学位期间发表的学术论文104

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