摘要：结合我国空间应用信息系统特点及空间站建设,为空间机器人的遥科学任务提出一种基于时间流事件的脚本任务规划方法。设计机器人语言描述空间机器人执行的任务,通过遥编程方式进行预仿真验证并将验证后正确的脚本任务块通过IP隧道上行到空间机器人控制系统,采用可编程事件表时间驱动机制,实现空间机器人在轨自主任务执行。该方法可减少天地实时交互控制指令,避免天地通信时延问题。在空间站实验柜灵巧臂科学实验中开展仿真推演任务,满足我国空间机器人遥操作应用需求。

摘要：针对机械臂系统存在的系统参数摄动、非线性摩擦及外部干扰等不确定问题,提出一种自适应反演超螺旋全局终端滑模轨迹跟踪控制方法。该方法基于反演法、Lyapunov理论和全局快速终端滑模理论设计控制器,保证系统稳定性及全局收敛性,增强系统的鲁棒性。为解决系统集总扰动上界未知的问题,采用自适应技术设计切换控制律,抵消不确定性的影响,同时引入超螺旋算法抑制滑模控制固有的抖振现象。最后,通过理论分析和仿真算例验证了该控制器的有效性与可行性。

摘要：针对机械臂动力学模型存在不确定性以及外部扰动情况下的轨迹跟踪控制问题,提出一种基于时延估计的改进趋近律滑模控制策略。采用时延估计方法把机械臂动力学模型转化为局部模型,并针对局部模型设计滑模控制器,实现机械臂系统的轨迹跟踪控制;考虑到传统滑模控制收敛速度慢且存在抖振的问题,设计一种改进型趋近律,有效提高系统动态响应速度,抑制系统抖振,并从理论上证明了改进型趋近律的存在性和可达性。对比仿真结果显示,传统滑模算法和基于模型补偿的PD算法误差收敛时间为1.4 s和2.8 s,而所提改进算法在1.3 s达到期望收敛效果,且控制精度最高,力矩平滑,具有更强的鲁棒性。

摘要：基于太阳一漫射板＋稳定性监视辐射计的星上定标方式能有效地提高遥感数据定量化水平，其中漫射板的双向反射分布函数（BRDF）定标精度是高精度星上定标的关键，BRDF绝对测量可实现漫射板的高精度定标。为解决高精度BRDF绝对测量的关键技术，设计了高亮度、高稳定度、高均匀性积分球光源；使用单色仪和单片探测器对大动态范围入射和反射辐亮度信号进行高精度探测，并利用锁相放大器对信号进行放大和采集；采用样品漫射板三维转动和三维平移及光源一维转动的组合运动形式，以高精密六轴串联机械手和中空分度盘分别作为样品漫射板和光源的定位机构，可高精度、无遮挡、快速地构建BRDF测量所需的几何关系。研制的装置可实现包括“平面外”在内的全角度BRDF绝对测量，可测量的入射、反射光束角度范围天顶角为0°～75°、方位角为0°～360°，目前可测量的光谱范围为250～1700 nm，装置的BRDF绝对测量不确定度优于1％。

摘要：为了模拟卫星在轨全年的太阳辐照情况,检验、优化整星的杂散光抑制能力,分析了光学载荷的在轨成像条件,设计了一种基于7维扫描镜+2维折反镜+1维被测样件共计10维运动机构的扫描式氙灯太阳模拟器,并建立了它们关于照明姿态和位置的控制方程,完成了被测样件的空间环境模拟照明。实验表明,对1 700mm×2 700mm的被测样件可实现方位角为-90°^+90°、俯仰角为-29°^+42.5°的模拟照明,角精度分别可达0.2°和0.1°,位置精度优于10mm。该扫描式太阳模拟器可较精确地为部分卫星提供全年太阳照明空间环境模拟实验。

摘要：文章介绍了一种光学遥感卫星杂散光扫描测试系统,用于发射前整星条件下对光学载荷杂散光抑制能力的模拟、分析及验证测试。根据卫星的杂散光测试特点,对杂散光扫描测试系统进行了安全性、有序性、有效性、准确性、重现性、完整性和通信控制等测控设计,并推导了光束扫描子系统的控制方程。对杂散光扫描系统的控制准确性进行检测,结果表明:光束扫描位置精度优于10 mm,方位角精度优于0.2°,俯仰角精度优于0.1°。

摘要：最近,强化学习序列推荐系统受到研究者们的广泛关注,这得益于它能更好地联合建模用户感兴趣的内动态和外倾向。然而,现有方法面临同策略评估方法数据利用率低,导致模型依赖大量的专家标注数据,以及启发式价值激励函数设计依赖反复人工调试两个主要挑战。因此,提出了一种新颖的异策略模仿-强化学习的序列推荐算法COG4Rec,以提高数据利用效率和实现可学习的价值函数。首先,它通过异策略方式更新分布匹配目标函数,来避免同策略更新密集在线交互限制;其次,COG4Rec采用可学习的价值函数设计,通过对数衰减状态分布比,模仿用户外倾向的价值激励函数;最后,为了避免模仿学习分布漂移问题,COG4Rec通过累积衰减分布比,强化用户行为记录中高价值轨迹片段重组推荐策略。一系列基准数据集上的性能对比实验和消融实验结果表明:COG4Rec比自回归模型提升了17.60%,它比启发式强化学习方法提升了3.25%。这证明了所提模型结构和优化算法的有效性。这也证明可学习的价值函数是可行的,并且异策略方式能有效提高数据利用效率。

摘要：最近,强化学习技术在序列推荐系统取得成功,它能从用户长期反馈信号中学习有效的推荐策略.然而,模型的激励函数设计面临区分度过低的难题.这限制了模型学习不同用户反馈信号间的价值差异的能力,并导致推荐策略总是次优的.现有工作主要通过调节衰减因子来保证激励函数区分度,但它依赖专家先验知识缺乏理论基础.为了更合理地设计激励函数和提高其区分度,本文依据因果论来分析推荐系统,并提出一种基于反事实区分度增强的序列推荐算法CAL4Rec.首先,所提出方法用结构因果图描述序列推荐过程,并创造性地用因果图定义了因果可鉴别的价值激励区分度.其次,该方法用反事实生成对抗的自监督学习过程优化推荐策略网络,以学习用户的真实倾向.在一系列序列推荐基准数据集上,对CAL4Rec开展了广泛对比和消融实验,实验结果表明CAL4Rec的提升对多种网络实现结构有效(平均2.34%).

摘要：针对工业相机在亮度突变的过曝光条件下无法实时清晰观测目标的问题,提出了一种改进的工业相机过曝光自适应控制方法。首先计算预设区域图像的加权平均灰度值,然后计算曝光值,接着在此基础上,设计一种基于改进“S”曲线的参数控制优化方法,优化调整内部参数,最终使得相机图像处于预设的最优清晰化水平。实验证明:算法完成一次全过程调节耗时0.08 s。在同等条件下与相机硬件自动曝光算法和基于图像直方图特征的自适应曝光算法比较,所提算法的图像Laplacian平均标准差分别提高54.3%和20.6%。因此,该算法的提出能够有效增强相机在亮度突变条件下的自适应性,具有较好的应用价值。

摘要：0引言中国拥有漫长的海岸线,滨海和浅海海域风能资源丰富,风电场建设正从陆地向海上大力发展。随着海上风电场的加速布局,针对海上风电场的工程地质勘察工作越来越受到重视。工程地质勘察是工程设计的重要基础。按现行国家规范要求,海上风电场的工程勘察分为规划、预可行性研究、可行性研究、招标设计和施工详图设计5个阶段。