以大型空间站、大型空间太阳能发电站、大型空间望远镜等为代表的空间大型结构，是未来空间任务的主要发展方向之一。但由于尺度大，空间大型结构不能被火箭或航天器直接带入太空，因此，需要将其分解成多个模块化单元，由运载火箭送入太空，之后再进行在轨组装。在轨组装是在轨服务(OOS)的一个重要分支，旨在充分利用空间机器人完成空间结构自主组装。在《空间科学与技术》(Space：Science&Technology)新发表的论文《面向在轨组装的空间机器人技术综述》中，同济大学汤奇荣教授研究团队、中国空间技术研究院李德伦等专家和工程师总结了近几十年来太空机器人技术及其在轨组装技术方面的研究进展，研讨了在轨组装的规划、控制方法、地面实验的现状及发展趋势。 :|&S7 &l]
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论文介绍了空间机器人在轨组装的总体研究情况，回顾了几十年来国际、国内对在轨服务技术的研究和实践。目前，空间在轨组装技术已从人工操作阶段逐渐向自主工作阶段发展，工作方式从简单的辅助航天员操作向自主组装和维护转变，任务场景从单一的小型物体变成了复杂的大型结构。但空间在轨组装技术还不够成熟，更没有达到广泛应用的程度。特别是随着组装过程中物体尺寸变大、柔性振动变强、组装精度变高等特点愈发显著，多机器人协同完成高精度操作的研究亟待深入。 e'd x
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论文综述了空间在轨组装涉及的四种关键技术的发展情况。 (F+]h]KSi
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针对在轨组装的序列规划，虚拟现实技术提供了如何放置不同零件的一种思路，通过人们与组装过程的虚拟交互，能够更有效地规划组装顺序。事实也证明了智能方法的确能提高组装序列规划的效率和可靠性。 s=8$h:^9>
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针对在轨组装的运动规划，其本质是将航天器从状态空间中的一个点移动到另一个点，即航天器在笛卡尔坐标系中的平移和旋转，论文重点讨论了传统算法，以遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等为代表的仿生优化算法，以及基于深度学习、强化学习的规划算法发展。 !n^7&Y[N;
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针对空间机器人组装任务，论文总结了传统智能算法、机器视觉和神经网络方法等在组装空间桁架结构、空间机器人多任务场景中的应用，并指出空间多机器人协同组装方法正朝着智能化、分布式、强适应性的方向发展。 nvInq2T 1
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针对在轨组装的振动抑制和柔顺控制，太空中的微重力是引起大型结构振动的主要因素。在组装过程中存在直接接触，会产生一定的力(力矩)，因此也需要进行柔顺控制。目前，柔顺控制方式可主要分为主动、被动柔顺控制两大类。其中，主动柔顺控制是指通过传感器获取接触力信息，将该信息作为反馈输入给控制器，对机械臂进行反馈控制，以减小接触力，达到柔顺效果。 =v !'?
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据悉，该论文作者、北京空间飞行器总体设计部高级工程师李德伦主要从事空间机器人、空间机构、人因工程等方面的研究工作。论文作者汤奇荣为同济大学长聘教授、中德学院副院长，也是同济大学校务委员会委员，机器人技术与多体系统实验室负责人，国家高层次人才计划获得者。论文作者展文豪为中国航天员科研训练中心人因工程国防科技重点实验室助理研究员。 $ ?*XPzZ
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(文中图片均由《空间科学与技术》期刊编辑部提供)
