基于启发强化学习的大规模ADR任务优化方法

随着航天事业的蓬勃发展,空间碎片尤其是低轨碎片已成为航天任务不可忽视的威胁。考虑到碎片清除的紧迫性和成本,低轨多碎片主动清除（ADR）技术成为缓解现状的必要手段。针对大规模多碎片主动清除任务规划问题,首先,基于任务规划的最大收益模型,提出一种强化学习（RL）优化方法,并依照强化学习框架定义了该问题的状态、动作以及收益函数;其次,基于高效启发因子,提出一种专用的改进蒙特卡罗树搜索（MCTS）算法,该算法使用MCTS算法作为内核,加入高效启发算子以及强化学习迭代过程;最后,在铱星33碎片云的全数据集中检验了所提算法有效性。与相关MCTS变体方法以及贪婪启发算法对比,所提方法能在测试数据集上更高效地获得较优规划结果,较好地平衡了探索与利用。     

一种参数化非合作目标相对位姿和惯量估计方法

针对故障卫星、失效航天器、空间碎片等空间非合作目标无先验模型,且无法直接获得其角速度及惯量参数等问题,提出一种参数化非合作目标相对位姿和惯量参数估计方法。首先,基于自由航天器姿态动力学模型,用反双曲正切函数来描述含两个独立变量的惯量参数,建立非合作目标角速度传播模型方程;基于立体视觉测量模型,建立非合作目标上若干特征点的量测方程。然后,结合Clohessy-Wiltshire方程描述的航天器间相对运动学模型,以非合作目标的相对位置、相对线速度、相对姿态、惯性角速度及惯量参数为状态量,设计扩展卡尔曼滤波器以估计各状态量。最后,进行不同场景的数值仿真验证。蒙特卡洛仿真结果表明,所设计的滤波器在不同噪声水平下能够高精度地有效估计出非合作目标的相对位姿和惯量参数。