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国内刊号：32-1429/V
国际刊号：1005-2615
发布日期:
作者：黎丰，李宁，邹怀武，靳永强，张崇峰
单位：宇航空间机构全国重点实验室，上海 201108;上海宇航系统工程研究所，上海 201108；,宇航空间机构全国重点实验室，上海 201108;上海宇航系统工程研究所，上海 201108；,宇航空间机构全国重点实验室，上海 201108;上海宇航系统工程研究所，上海 201108；,宇航空间机构全国重点实验室，上海 201108;上海宇航系统工程研究所，上海 201108；,宇航空间机构全国重点实验室，上海 201108;上海宇航系统工程研究所，上海 201108；
关键词：机器人;强化学习;双臂协同;姿态控制
基金：国家自然科学基金委与中国航天科技集团公司联合基金（U21B6002）。
针对双臂空间在轨服务机器人在遭遇极端异常情况下飞轮、发动机故障等传统姿态控制失效问题，提出了一种基于强化学习的双臂空间机器人应急姿态控制算法。与传统姿态控制算法相比，本文仅通过飞行器所配置的两条机械臂进行有限的飞行器姿态恢复。通过搭建算法训练的物理环境，应用无模型的近端策略优化（Proximal policy optimization，PPO）算法进行姿态控制，结合在轨操作中机械臂运动学约束，设计奖励函数优化飞行器姿态控制精度。为验证上述策略有效性，在MuJoCo仿真环境中进行星体姿态恢复数值仿真，并针对不同星体质量、不同末端负载质量等工况进行算法适应性评估，结果表明该强化学习方法能满足飞行器进行有限姿态控制的需求，无需参数调节且具有一定鲁棒性。
来源：2025年第3期
《南京航空航天大学学报》期刊编辑部
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