基于Sarsa(λ)强化学习的空间机械臂路径规划研究

针对目标特性未知的在轨操作环境，研究了典型空间操作机械臂的路径规划策略。采用Sarsa(λ)强化学习方法实现目标跟踪及避障的自主路径规划与智能决策，该方法将机械臂系统的每节臂视为一个决策智能体，通过感知由目标偏差和障碍距离程度组成的二维状态，设计符合人工经验的拟合奖赏函数，进行各臂转动动作的强化训练，最终形成各智能体的状态-动作值函数表，即可作为机械臂在线路径规划的决策依据。将本方法应用于多自由度空间机械臂路径规划任务，仿真结果表明新算法能在有限训练次数内实现对移动目标的稳定跟踪与避障，同时各智能体通过学习所得的状态-动作值函数表，具备较强的后期在线自主调整能力，从而验证了算法较强的鲁棒性和智能性。     

大椭圆轨道卫星交会高轨目标的高精度视线跟踪控制

针对大椭圆轨道卫星交会高轨卫星期间的相对姿态指向控制需求,提出了一种采用混合执行机构的快速、高精度视线跟踪姿态控制的方法.首先根据相对姿态控制流程设计了执行机构的配置,结合采用喷气推力器和角动量交换装置卫星的姿态动力学模型,推导了用相对四元数描述的视线运动学方程.其次,针对交会快速接近段的姿态快速机动要求设计了一种喷气相平面控制律,针对最近交会段的高精度高稳定度视线跟踪要求设计了一种鲁棒滑模控制律.最后设置了一个算例,仿真结果表明:相对距离100 km以内快速交会阶段的视线跟踪控制精度达0.005 3°,从而验证了整套控制算法的有效性.