随着太空任务逐渐深入开展,大型空间桁架在轨装配技术的研究方向也从宇航员手动装配转向机器人参与的自主装配。研究大型空间桁架的太空自主装配、服务维护、更新等技术,可以延长其生命周期和降低未来任务执行风险和成本。我国也即将在2022年进入空间站时代,大型空间桁架在轨装配技术对我国航天技术的发展将有巨大的提升作用。出于效率和安全性考虑,机器人比宇航员更适合执行太空桁架装配任务。与传统的单机器人相比,高度自动化的多机器人系统具有可靠性高、效率高等优点。面对大型桁架装配任务中的远距离运输需求、复杂的装配环境和任务约束,在执行在轨桁架装配任务前,必须对多机器人系统进行装配路径的规划和装配序列的分配,以此提高多机器人在轨装配的效率和安全性。本论文以空间多机器人系统为研究对象,面向空间桁架装配任务的数学建模、多机器人装配路径规划策略、多机器人桁架装配序列分配策略等关键技术开展研究。主要研究工作如下:首先,开展空间桁架装配任务设计和任务数学模型构建的研究。通过分析太空桁架装配的任务特性,剖析任务组装过程,建立通用的多机器人多目标点路径规划任务求解框架和多机器人桁架装配序列分配任务求解框架。通过分析桁架搭建原理,建立桁杆连接关系和模块拼接序列关系。通过对桁架装配任务状态、任务约束条件的分析,建立任务优化目标函数,从而建立空间桁架装配任务的数学模型。其次,开展多机器人装配路径规划策略研究。在本文建立的多机器人多目标点路径规划任务求解框架的基础上,推导多机器人路径规划任务中约束对象与约束目标间的关系,设计任务总体优化目标,并基于自组织映射网络算法模型完成多机器人装配路径规划任务基础解空间的建立。考虑到任务求解速率和鲁棒性的要求,设计目标锁定策略,对竞争过程的任务进行锁定,避免多个任务对神经元重复激活产生冗余计算,用于改善任务冲突带来的空间复杂度升高的问题。同时对地图空间进行分割,根据空间域的顶点连线方向确定神经元的最短避障路径更新方向,对避障路径的生成过程进行加速,降低算法求解的时间复杂度。在此基础上引入新的获胜者选举策略用于解决多机器人路径冲突问题,使得多条路径互不交叉,实现多机器人间的避碰,提高算法规划解的质量。再次,开展多机器人桁架装配序列分配策略研究。首先基于建立的多机器人桁架装配任务状态和约束,以蚁群算法模型为基础建立序列分配状态转移函数,并针对函数求解进行参数优化,在此基础上研究考虑多机器人的桁架装配序列分配算法。然后,考虑装配误差下任务分配失败的风险,建立装配误差下的序列状态评价函数,并基于此设计误差序列调整策略,用误差信息对桁架任务状态矩阵进行补偿调整,并对产生误差的部分序列进行重新寻优分配,提高装配误差下算法的稳定性。最后,开展多机器人桁架装配任务实验研究。基于多机器人实验任务要求,改造实验平台,设计实验方案,通过采集对比实验数据,对本文所提出多机器人桁架装配相关理论的有效性进行验证和分析。