DNN追逃制导求解器

求解提速两个数量级

用深度神经网络为轨道追逃博弈提供初始猜想，在不损失解质量的前提下，将传统优化求解效率提升约两个数量级。

曾新 · Wang, Weilin · Huo, Yurong

Advances in Astronautics Science and Technology 2023

参数信息

求解效率提升

2 order of magnitude

技术优势

求解提速两个量级

深度神经网络生成初值，再经局部优化，统计上使求解效率提升约两个数量级。

不牺牲解质量

即使在显著提速的情况下，求解质量也几乎不受影响。

跨工况可行

在不同场景下均表现可行，具备通用性。

应用场景

• 低轨追逃博弈：为低轨追逃博弈提供快速最优制导解，用于星上实时决策。
• 航天器自主制导：作为自主制导的在线优化器，减少对地面站依赖。
• 智能博弈决策：加速博弈决策求解，支持高频策略更新。
• 机器人最优控制：为机器人最优控制提供通用初值生成器，降低计算成本。