小行星接近制导方法

一种基于强化学习的鲁棒低推力制导方法，能够在过程不确定性下自主接近小行星并保证高终端精度。

杨洪伟 · Hu, Jincheng · 李爽 · Bai, Xiaoli

Journal of Guidance, Control, and Dynamics 2024

技术优势

终端精度更高

通过学习与ZEM/ZEV反馈系统稳定性条件相关的参数，显著提高了对过程不确定性的鲁棒性，保证了高终端精度。

同时优化燃料和观测

在奖励函数中融入基于费舍尔信息矩阵的导航性能模型，使智能体在最小化推进剂消耗的同时最大化光学观测精度。

应用场景

• 深空探测：为深空探测任务提供自主应对过程不确定性的制导方法。
• 小行星探测：用于小行星接近任务，保证高终端精度的同时降低燃料消耗。
• 自主导航：实现航天器在不确定性下的自主导航和制导，减少地面干预。