[发明专利]利用深度强化学习的可变构航天器在轨自变构规划方法在审
| 申请号： | 202110730297.7 | 申请日： | 2021-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN113342054A | 公开（公告）日： | 2021-09-03 |
| 发明（设计）人： | 王博;叶东;孙兆伟;张泽铭;宋其亮 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学 |
| 主分类号： | G05D1/10 | 分类号： | G05D1/10 |
| 代理公司： | 哈尔滨华夏松花江知识产权代理有限公司 23213 | 代理人： | 岳昕 |
| 地址： | 150001 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 利用深度强化学习的可变构航天器在轨自变构规划方法，本发明涉及可变构航天器在轨自变构规划方法。本发明的目的是为了解决现有方法对于稍微复杂的构型，算法复杂度大；无法进行规划的问题。过程为：S1：初始化均值和目标网络的参数；S2：根据目标网络选择组成自变构卫星的可动模块动作；S3：化解碰撞冲突；S4：监测S3动作执行后运动模块的状态改变；S5：获取每个模块执行动作的收益；S6：选取模块执行动作获得的经验，存储在内存中；S7：从内存中选取样本输入均值网络，得到训练好的均值网络；S8：将参数复制到目标网络中进行更新；目标网络输入为模块状态、动作，输出动作价值函数。本发明用于航天器在轨自变构规划领域。 | ||
| 搜索关键词： | 利用 深度 强化 学习 可变 航天器 规划 方法 | ||
【主权项】：
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