基于多智能体强化学习的月面极端区域协同探测方法

张杨; 颜鹏; 谢旭东; 白成超

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基于多智能体强化学习的月面极端区域协同探测方法

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针对单个月球车难以高效鲁棒地探测月面极端区域的问题,提出了一种基于多智能体强化学习的月球车协同探测方法。首先,将探测区域进行离散化处理,并使用栅格地图表达探测信息及各月球车的位置信息,然后,使用深度神经网络对视觉图像信息、激光雷达信息以及栅格地图信息进行特征提取;之后,在多智能体强化学习的架构下学习月球车的协同探测策略,通过设计考虑探测时间、安全约束及通信约束的奖励函数,使月球车可以快速安全地对月面极端区域进行协同探测;最后,在Gazebo中搭建了月面仿真环境并进行了仿真验证。结果表明:所提出的方法具备较高的探测效率与较好的安全保障。

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来源
《载人航天》 |2023年第1期|78-87|共10页
作者
张杨; 颜鹏; 谢旭东; 白成超;
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作者单位

中国空间技术研究院;

哈尔滨工业大学航天学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类月球探测器;
关键词
月球车; 月面极端区域; 协同探测; 多智能体强化学习;

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