[发明专利]一种基于深度强化学习的卫星消旋方法有效
| 申请号： | 202011039508.4 | 申请日： | 2020-09-28 |
| 公开（公告）号： | CN112340063B | 公开（公告）日： | 2022-05-31 |
| 发明（设计）人： | 高浩;李芳琳;胡海东 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | B64G1/10 | 分类号： | B64G1/10;B64G1/24;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 韩红莉 |
| 地址： | 210023 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度强化学习的卫星消旋方法，其特征在于，包括以下步骤：标注已知卫星的数据样本建立已知卫星的样本数据集；利用全卷积神经网络训练样本数据集，使得终端能够了解和识别图像或视频中的已知卫星，得到图像或视频中已知卫星的关键点的置信度图；跟踪视频中关键点的运动轨迹，通过PNP算法估计已知卫星的位姿；通过DDPG算法训练最优消旋，空间机械臂的消旋刷刷航天器帆板侧边完成卫星消旋。本发明方法借助深度强化学习，实现对高速自旋的失控卫星的消旋，同时结合视觉信息让计算机跟数据和模型环境接触，训练最优抓取位姿，提高了空间机械臂目标捕获的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 卫星 方法 | ||
【主权项】：
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