一种基于深度增强学习的空间非合作目标捕获方法

摘要

本发明公开了一种基于深度增强学习的空间非合作目标捕获方法，分两步完成并实现交互。第一步，利用三维可视化软件搭建服务飞行器和目标飞行器的三维可视化环境，可视化环境的输入是服务飞行器的控制力和控制力矩，输出是服务飞行器和目标飞行器的状态。第二步，构建卷积神经网络模型，在三维可视化环境中对服务飞行器进行智能自主空间非合作目标捕获训练。卷积神经网络模型以服务飞行器和目标飞行器的状态为输入，利用其权重参数，输出控制服务飞行器所需的控制力和控制力矩并送入可视化环境中，两个飞行器的状态继续被输入神经网络以进行持续的深度增强训练。通过可视化环境和神经网络的不断交互，捕获反馈结果得以正确输出。