一種太陽帆軌道深度強化學習設計與制導方法

摘要： 針對太陽帆航天器在軌飛行面臨復雜不確定條件的問題，提出一種基于深度強化學習的軌道設計與制導一體化算法。該算法在太陽帆航天器軌道動力學基礎上，將太陽光壓力模型不確定性、導航誤差、控制執(zhí)行誤差和隨機觸發(fā)的安全事件等作為不確定條件納入到太陽帆航天器在軌飛行的馬爾科夫決策過程建模中，設計反映太陽帆能量供應優(yōu)化的最小太陽相角獎勵函數，采用近端策略優(yōu)化算法進行訓練，實現復雜不確定條件下太陽... （共9頁）