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申请/专利权人：北京航天自动控制研究所
摘要：本申请实施例中提供了一种基于DDPG强化学习的火箭回收控制器实现与仿真的应用方法，涉及飞行器制导控制技术领域，该方法包括以下步骤：对火箭下落过程进行了简化动力学建模并进行reward设计，采用改进后输出均值和标准差的DDPG进行训练；对火箭下落轨迹采用强化学习的方式进行轨迹规划和制导；其中，该方法的主要内容包括：定义描述轨迹的状态量并根据终端约束设计相应的回报函数、采用DDPG进行连续行为的轨迹规划和制导、并引入Mindspore国产化框架进行仿真。本申请，通过网络结构的改进和奖励函数的设计取得了较好效果，并可以基于数学仿真实现火箭垂直返回软着陆。
主权项：1.一种基于DDPG强化学习火箭回收控制器实现与仿真的应用方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：对火箭下落过程进行了简化动力学建模并进行reward设计，采用改进后输出均值和标准差的DDPG进行训练；对火箭下落轨迹采用强化学习的方式进行轨迹规划和制导；其中，所述轨迹规划制导包括：定义描述轨迹的状态量并根据终端约束设计回报函数、采用DDPG进行连续行为的轨迹规划和制导、引入国产化深度学习框架Mindspore进行仿真。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航天自动控制研究所 一种基于DDPG强化学习火箭回收控制器实现与仿真的应用方法
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