【摘 要】
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针对“嫦娥五号”月面采样任务中采样机械臂的精准控制问题,提出了一种基于深度强化学习的路径规划方法.通过设计深度强化学习算法的多约束奖赏函数,规划了满足安全性、快速性、可达性3个约束的运动路径,实现了采样机械臂的精准控制.在满足任务安全性的提前下,缩短了天地之间的交互时间,机械臂控制效果平稳.在轨实验结果表明,该方法具有较高的准确性和鲁棒性,可为后续的深空探测在轨遥操作采样任务提供借鉴.
【机 构】
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北京航天飞行控制中心, 北京 100094
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针对“嫦娥五号”月面采样任务中采样机械臂的精准控制问题,提出了一种基于深度强化学习的路径规划方法.通过设计深度强化学习算法的多约束奖赏函数,规划了满足安全性、快速性、可达性3个约束的运动路径,实现了采样机械臂的精准控制.在满足任务安全性的提前下,缩短了天地之间的交互时间,机械臂控制效果平稳.在轨实验结果表明,该方法具有较高的准确性和鲁棒性,可为后续的深空探测在轨遥操作采样任务提供借鉴.
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