针对空间非合作目标近距离视线交会中的全局最优鲁棒轨迹规划与控制问题,提出了基于高斯伪谱方法(GPM)和线性时变模型预测控制(LTVMPC)的双层模型预测控制(MPC)算法.在轨迹规划方面,以视线坐标系下的相对轨道动力学为模型、能量最少和控制精度最优为性能指标构建最优控制问题,利用GPM精度高、收敛速度快的特点将最优控制问题转化为易于求解的全局非线性规划问题,在MP C框架下求解得到全局最优的标称轨迹,克服了传统的MP C不适用于全局大范围非线性规划的缺点;在轨迹跟踪控制方面,考虑预测时域内状态转移矩阵的时变特性,设计了LTVMPC算法对标称轨迹进行追踪,避免了存在不确定性时轨迹的重规划,从而降低在线计算量,保证算法在线自主实施,并且采用滚动优化的策略使算法对不确定性具有鲁棒性.由于规划层和控制层考虑的约束相同,因此规划的轨迹是可控、可达的.数字仿真表明,在燃料消耗和交会时间等方面,提出的方法均显著优于传统的MP C方法,相较于传统的MP C方法,新算法的交会时间减少50％左右,燃料消耗降低30％以上.
空间非合作目标 视线(LOS)坐标系 双层模型预测控制 高斯伪谱法(GPM) 线性时变模型预测控制(LTVMPC)