"嫦娥五号"月面采样机械臂路径规划

摘要：

针对"嫦娥五号"月面采样任务中采样机械臂的精准控制问题,提出了一种基于深度强化学习的路径规划方法.通过设计深度强化学习算法的多约束奖赏函数,规划了满足安全性、快速性、可达性3个约束的运动路径,实现了采样机械臂的精准控制.在满足任务安全性的提前下,缩短了天地之间的交互时间,机械臂控制效果平稳.在轨实验结果表明,该方法具有较高的准确性和鲁棒性,可为后续的深空探测在轨遥操作采样任务提供借鉴.

关键词：月面采样;机械臂;路径规划;深度强化学习

所属期刊栏目：8

分类号：V525(航天术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2022-02-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：564-571