一种考虑障碍约束的航天器在线博弈规划方法、装置及介质

    公开(公告)号:CN116039957A

    公开(公告)日:2023-05-02

    申请号:CN202211734539.0

    申请日:2022-12-30

    Abstract: 本发明实施例公开了一种考虑障碍约束的航天器在线博弈规划方法,属于航天器轨道控制技术领域;该方法包括:构建参与博弈航天器的非线性动力学模型;在当前回合,通过测量获得自身、对手航天器和障碍航天器的初始状态向量,并通过动力学模型获得无控状态下设定窗口长度的决策航天器状态信息序列;在当前迭代,根据决策航天器状态信息序列,通过基于相对距离和角度的对手航天器目标函数预测对手航天器状态信息序列估计;根据对手航天器状态信息序列估计,通过决策航天器目标函数求解决策航天器控制序列并更新决策航天器状态信息序列;如果不满足设定的迭代结束条件,则进入下一迭代;否则,则结束迭代,根据决策航天器控制序列输出最优控制量。

    一种基于蒙特卡洛树搜索的航天器序列博弈方法、装置及介质

    公开(公告)号:CN116039956B

    公开(公告)日:2023-11-14

    申请号:CN202211364933.X

    申请日:2022-11-02

    Abstract: 本发明实施例公开了一种基于蒙特卡洛树搜索的航天器序列博弈方法,属于航天器轨道控制技术领域;该方法包括:在当前回合,构建当前回合的初始状态信息s0;以当前回合的初始状态信息为博弈树的根节点,从在离散动作空间展开形成的候选状态中选择一个或多个构建所述博弈树的待探索子树;根据所述待探索子树中所展开的所有叶节点的每一个的状态评估信息,通过回溯传播更新由所述根节点到所述叶节点之间路径上的所有节点的效用估计信息;根据所述博弈树更新后的效用估计信息,做出当前回合的最优动作决策;根据所述最优动作决策控制决策航天器自身的运动状态,以使得对手航天器基于决策航天器控制后的运动状态进行动作决策。

    一种考虑障碍约束的航天器在线博弈规划方法、装置及介质

    公开(公告)号:CN116039957B

    公开(公告)日:2024-01-30

    申请号:CN202211734539.0

    申请日:2022-12-30

    Abstract: 本发明实施例公开了一种考虑障碍约束的航天器在线博弈规划方法,属于航天器轨道控制技术领域;该方法包括:构建参与博弈航天器的非线性动力学模型;在当前回合,通过测量获得自身、对手航天器和障碍航天器的初始状态向量,并通过动力学模型获得无控状态下设定窗口长度的决策航天器状态信息序列;在当前迭代,根据决策航天器状态信息序列,通过基于相对距离和角度的对手航天器目标函数预测对手航天器状态信息序列估计;根据对手航天器状态信息序列估计,通过决策航天器目标函数求解决策航天器控制序列并更新决策航天器状态信息序列;如果不满足设定的迭代结束条件,则进入下一迭代;否则,则结束迭代,根据决策航天器控制序列输出最优控制量。

    一种基于蒙特卡洛树搜索的航天器序列博弈方法、装置及介质

    公开(公告)号:CN116039956A

    公开(公告)日:2023-05-02

    申请号:CN202211364933.X

    申请日:2022-11-02

    Abstract: 本发明实施例公开了一种基于蒙特卡洛树搜索的航天器序列博弈方法,属于航天器轨道控制技术领域;该方法包括:在当前回合,构建当前回合的初始状态信息s0;以当前回合的初始状态信息为博弈树的根节点,从在离散动作空间展开形成的候选状态中选择一个或多个构建所述博弈树的待探索子树;根据所述待探索子树中所展开的所有叶节点的每一个的状态评估信息,通过回溯传播更新由所述根节点到所述叶节点之间路径上的所有节点的效用估计信息;根据所述博弈树更新后的效用估计信息,做出当前回合的最优动作决策;根据所述最优动作决策控制决策航天器自身的运动状态,以使得对手航天器基于决策航天器控制后的运动状态进行动作决策。

    不完全信息下的航天器微分博弈拦截控制方法

    公开(公告)号:CN117022676A

    公开(公告)日:2023-11-10

    申请号:CN202311066870.4

    申请日:2023-08-23

    Abstract: 一种不完全信息下的航天器微分博弈拦截控制方法,属于航天器博弈控制领域。本发明针对航天器追逃过程中,由于目标信息不完全导致博弈拦截策略偏离实际态势,无法实现快速拦截的问题。包括获得拦截星与目标星的相对动力学方程展开式;再确定拦截星与目标星在最优控制策略下的博弈指标函数;设定对称正定矩阵P,建立拦截星与目标星满足纳什均衡的鞍点策略对;采用Epsilon纳什均衡对描述鞍点策略对,再通过行为学习算法估计得到目标星控制矩阵估计值;基于目标星控制矩阵估计值,由对称正定矩阵P的约束条件确定对称正定矩阵P,再计算得到估计后的拦截星博弈控制策略,采用所述推力博弈策略对目标星进行拦截控制。本发明用于对目标星进行拦截。

Patent Agency Ranking