随着空间探索的深入,空间机器人将发挥越来越重要的作用,在轨服务技术成为近年来的研究热点。而目标捕获是在轨服务的一项关键技术,本文以此为运用背景,重点研究空间机器人的笛卡尔路径规划、目标捕获的自主路径规划、捕获后目标的停靠以及基座姿态重稳定的规划等,并建立地面实验系统,进行实验研究。研究内容主要包括以下几个方面:首先研究了空间机器人的笛卡尔路径规划,包括点到点路径规划和连续路径规划。点到点的路径规划仅用到正运动学方程,因而不受动力学奇异的影响。多项式函数用于对关节角进行参数化,并进行归一化处理。根据参数化的运动轨迹,通过数值积分得到机械臂末端位姿相对于待定参数的函数关系,最后采用牛顿迭代法求解待定参数。该方法克服了以往方法的局限性,考虑了关节位置、速度及加速度的限制,并给出了通用的赋待定参数初值的准则。对于连续路径规划,本文提出了以基座姿态、机械臂末端位置、末端姿态9个变量中的任意6个作为被控对象,利用机械臂6个关节角的运动,实现被控对象到达期望状态的路径规划方法。该方法基于速度级运动学方程和角动量守恒方程,实现了机械臂末端位姿跟踪、基座无扰动位置跟踪、基座无扰动姿态跟踪、基座姿态调整的位置跟踪及基座姿态调整的姿态跟踪,具有重要的理论和实际意义。笛卡尔路径规划受动力学奇异的影响,而基于广义雅可比的奇异回避方法运算量较大。论文提出了实用的动力学奇异回避方法,将其转换为实时的运动学奇异回避问题。首先,根据PUMA类型机器人的特点,将导致雅可比奇异的参数分离出来,并用阻尼倒数代替其普通倒数,以回避运动学奇异的影响。该方法无需对雅可比进行SVD分解,也无需对其最小奇异值进行估计,因而运算量小,且不牺牲末端所有方向的精度,将精度的损失降低到最小限度。在此研究的基础上,结合空间机器人的动量守恒定理,提出了实用的空间机器人奇异回避路径规划方法。论文还研究了目标捕获的自主路径规划,提出了基于图像和基于位置的两种方法。文中将“自主”的概念诠释为“自主预测目标运动”、“自主进行奇异回避”、“自主调整自身运动以免对基座产生较大扰动”。基于位置的方法直接在笛卡尔空间描述机械臂的操作任务,可控制机械臂的末端沿最佳轨迹接近并捕获目标,但测量精度受手眼标定精度的影响很大;而基于图像的方法,对标定误差不敏感,且避免了3D重建的复杂过程,但需要实时计算图像雅可比矩阵,而且图像雅可比的奇异会导致算法的失效。因而,在实际运用中,将两种方法结合起来,互为备份。目标捕获后组合体的姿态发生了偏转,需重新稳定姿态并将目标停靠在指定位置,才能对其进行在轨服务。本文提出了基于遗传算法的非完整路径规划方法及捕获后目标的停靠与基座姿态重稳定的思想。首次将遗传算法用于非完整路径规划中,所规划的路径满足机械臂关节的限制(即关节位置、速度及加速度受限)、关节路径平滑、不受动力学奇异的影响。并将其用于同时实现“目标停靠”与“基座姿态重稳定”。为了验证路径规划方法,论文将动力学仿真与运动学等效相结合,提出了地面实验系统的两种实现模式,并利用相对简单的设备建立了实验系统。该系统的特点是:可模拟观察者位于基座或惯性空间所观察到的目标捕获过程;空间机器人的几何参数和质量特性不受限制;系统的可扩展性好,经过少量的改造,即可用于研究目标捕获的各项关键技术;提供的3D实时仿真系统直观地显示了捕获过程;整套系统采用商业器件,成本相对较低,且容易实现。在此实验系统中对空间机器人的路径规划方法进行了验证和评估。