运载火箭动力着陆段制导控制方法综述与展望

doi:10.7527/S1000-6893.2023.28462

Abstract

Abstract:

The cost of entrance into space can be significantly reduced by the application of reusable launch vehicle， which is an important component of the next-generation space transportation system. For reusable launch vehicles， the powered descent and landing phase is the key to successful recovery. Existing guidance and control methods for powered descent and landing are reviewed. Based on the analysis of existing methods， an intelligent modular integration method for guidance and control is proposed， and an outlook on the application of artificial intelligence methods in guidance and control of powered descent and landing is presented. Firstly， a complete model for guidance and control of powered descent and landing， along with the widely considered objectives and constraints， is established， and the main difficulties for guidance and control design are analyzed. Thereafter， existing guidance and control methods for powered descent and landing， i.e.， the analytical guidance method， trajectory optimization based guidance method， learning based guidance method， the attitude control method， and the guidance and control integration method， are reviewed， and a comprehensive comparison of these methods is made by analyzing the considered equations of motion model， constraints， and objectives. Furthermore， a modular intelligent integration method is proposed for optimizing comprehensive objectives in guidance and control under uncertain models and disturbances. Finally， the development trends of guidance and control methods of powered descent and landing are summarized， and an outlook on the combination of artificial intelligence methods and guidance and control methods of powered descent and landing is given.

Key words: reusable launch vehicle, powered descent and landing guidance, powered descent and landing attitude control, integrated guidance and control, artificial intelligence

CLC Number:

V448

Linkun HE, Wenchao XUE, Ran ZHANG, Huifeng LI. Guidance and control for powered descent and landing of launch vehicles: Overview and outlook[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2023, 44(23): 628462-628462.

Figures/Tables 12

Table 1

Constraints and objectives for powered descent and landing

分类	约束或指标类型	数学模型
终端约束	终端位置约束	$r (t f) = 0$
	终端速度约束	$v (t f) = 0$
	终端姿态约束	$φ (t f) = π 2, ψ (t f) = 0$
过程约束	推力幅值约束	$T ∈ [T m i n, T m a x]$
	可用摆角约束	$δ φ, δ ψ ∈ [- δ m a x, δ m a x]$
	摆角变化率约束	$δ ˙ φ, δ ˙ ψ ∈ [- d δ m a x, d δ m a x]$
	姿态过程约束	$φ ∈ [φ m i n, φ m a x], ψ ∈ [ψ m i n, ψ m a x]$
	轨迹下滑角约束	$r y ≥ r x 2 + r z 2 t a n θ m i n$
指标	燃料消耗指标	$J = m (0) - m (t f)$
	加速度二次型积分指标	$J = 12 ∫ t = 0 t f a T a d t$
	落点误差指标	$J = r (t f)$

Table 1

Table 2

Guidance and control methods for powered descent and landing

制导控制方法		运动方程特性	约束特性	性能指标	优缺点	应用场景
方法解析制导	多项式制导	常值重力；无气动力；质量恒定	终端位置、速度、姿态约束	无性能指标	模型简单模型简化严重	气动力作用不明显的行星动力着陆
	重力转弯制导	假设动力着陆段轨迹位于纵向平面	纵向平面内的终端速度和姿态约束	无性能指标	易于控制系统实现难以处理大范围横纵向终端位置误差
	近似最优解析制导	可使用一般形式重力场模型	终端位置、速度约束	加速度二次型积分	采用误差反馈形式，鲁棒性好；难以处理终端姿态约束
轨迹优化制导方法	间接法	考虑质量变化；一般不考虑气动力	推力大小过程约束	燃料消耗指标	最优性好难以在线应用	一般动力着陆
轨迹优化制导方法	凸优化	考虑质量变化；考虑气动力作用；飞行时间不确定	一般线性、非线性约束	一般线性、非线性指标	可处理一般约束及指标；收敛性缺少严格理论证明	一般动力着陆
基于机器学习的制导方法		考虑初始状态及模型参数散布	一般线性、非线性约束	一般线性、非线性指标	适应性好；样本量大、奖励函数设计难、可解释性差、控制量安全性难以保证	一般动力着陆
方法姿态控制	比例-微分-积分控制	仅考虑绕质心运动	可用摆角约束	无性能指标	模型简单；结构固定，难以精细化设计	一般动力着陆
	相平面控制				模型简单；仅能进行开关控制	以RCS进行姿态控制
	滑模控制				鲁棒性好；可能出现控制量震颤、需要获得高阶微分信号	一般动力着陆
	自适应控制				能够显式估计干扰	一般动力着陆
制导控制协作方法	非线性控制	联立质心运动及绕质心运动方程	可用摆角约束	无性能指标	反馈形式，计算量小仅能实现对标称轨迹的跟踪	一般动力着陆
制导控制协作方法	六自由度轨迹优化	联立质心运动及绕质心运动方程	姿态角速率、摆角变化率过程约束	燃料消耗指标	可以考虑制导与姿控的相互影响；依赖精确的模型参数	一般动力着陆

Table 2

Fig.1

Fig.2

Fig.3

Fig.4

Fig.5

Fig.6

Fig.7

Fig.8

Fig.9

Fig.10

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Guidance and control for powered descent and landing of launch vehicles: Overview and outlook

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