[发明专利]一种基于强化学习的行星软着陆控制方法及系统和存储介质有效
| 申请号： | 202111196380.7 | 申请日： | 2021-10-14 |
| 公开（公告）号： | CN113821057B | 公开（公告）日： | 2023-05-30 |
| 发明（设计）人： | 白成超;郭继峰;陈宇燊 | 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： | 黑龙江立超同创知识产权代理有限责任公司 23217 | 代理人： | 杨立超 |
| 地址： | 150001 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 一种基于强化学习的行星软着陆控制方法及系统和存储介质，涉及软着陆轨迹优化与控制领域，为了解决现有的行星软着陆控制存在无法保证制导律最优、模型较复杂，训练难以收敛等问题。本发明包括：一：基于着陆器的硬件构型和发动机动力配置等特征，建立着陆器动力下降段六自由度动力学模型；二：设计训练交互环境的奖励函数、观测空间、动作空间和神经网络结构；三：数值仿真环境的搭建，利用强化学习算法训练得到软着陆控制器；四：通过速度跟踪测试和软着陆测试对训练控制效果评估。通过执行步骤一和步骤二获得软着陆强化学习环境模型，智能体与环境模型交互，从而获得训练数据。通过步骤三训练可以得到软着陆控制器，最后通过步骤四挑选出表现最佳的训练结果，作为最优软着陆控制器。本发明用于软着陆轨迹优化与控制。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 行星 软着陆 控制 方法 系统 存储 介质 | ||
【主权项】：
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