10.16708/j.cnki.1000-758X.2022.0032
空间机器人操作:一种多任务学习视角
利用空间机器人辅助、代替航天员完成在轨服务操作是近年的技术发展趋势.基于学习的空间机器人操作以深度神经网络为控制器载体,对非结构化太空环境适应能力强,在高轨、地外、深空等场景具有良好应用前景.目前,无论是空间机器人操作,还是地面机器人操作,多数研究只关注单一任务学习问题.立足一种多任务学习新视角,针对空间机器人操作面临的多任务适应性要求高、精细化要求高、不确定性强问题,首先分析了在轨服务的多样化任务需求.其次,全面综述了机器人操作多任务学习算法与应用相关工作,分析了开展空间机器人操作多任务学习的难点挑战,给出了关键技术发展建议.相关关键技术的突破将有助于提升空间机器人系统的自主性、鲁棒性,进而助力中国在轨服务技术向无人全自主方向推进.
空间机器人操作、多任务学习、自主、在轨服务、强化学习
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TP183;V11(自动化基础理论)
载人航天预先研究项目;国家自然科学基金
2022-07-04(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共15页
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