【摘 要】
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可回收运载火箭的着陆制导需要严格保证着陆位置、速度精度,并尽量减小燃料消耗。基于最优控制的着陆制导方法需要依赖火箭精确模型,不具有对模型偏差的泛化能力。针对此问题,本文基于强化学习方法,通过不基于模型的交互采样,训练了神经网络形式的火箭着陆制导策略。首先,建立火箭着陆制导问题的马尔可夫决策过程模型,根据终端约束和燃料消耗指标设计了分阶段奖励函数;然后,在此基础上设计了多层感知机制导策略网络,并使用不基于模型的邻近策略优化算法,通过与火箭着陆制导马尔可夫决策过程的交互采样,实现对制导策略网络的迭代优化;最后
【机 构】
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北京航空航天大学宇航学院,北京航天自动控制研究所
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可回收运载火箭的着陆制导需要严格保证着陆位置、速度精度,并尽量减小燃料消耗。基于最优控制的着陆制导方法需要依赖火箭精确模型,不具有对模型偏差的泛化能力。针对此问题,本文基于强化学习方法,通过不基于模型的交互采样,训练了神经网络形式的火箭着陆制导策略。首先,建立火箭着陆制导问题的马尔可夫决策过程模型,根据终端约束和燃料消耗指标设计了分阶段奖励函数;然后,在此基础上设计了多层感知机制导策略网络,并使用不基于模型的邻近策略优化算法,通过与火箭着陆制导马尔可夫决策过程的交互采样,实现对制导策略网络的迭代优化;最后
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