在轨服务任务智能规划研究

目录

第1章 绪论
1.1 在轨服务任务规划的研究背景
1.2 在轨服务任务规划的相关概念
1.2.1 在轨服务
1.2.2 任务规划与智能规划
1.3 在轨服务技术发展概况
1.3.1 碎片移除
1.3.2 辅助变轨
1.3.3 在轨加注
1.3.4 在轨装配
1.4 相关规划技术研究进展
1.4.1 在轨服务任务智能规划
1.4.2 目标分配方法
1.4.3 规避路径规划方法
1.4.4 博弈策略规划方法
1.5 本书内容与章节安排
1.5.1 本书内容
1.5.2 章节安排

第2章 在轨服务任务规划研究框架
2.1 在轨服务任务规划概述
2.1.1 阶段划分及规划概述
2.1.2 在轨服务任务规划过程分析
2.2 在轨服务任务规划需求分析
2.2.1 总体需求分析
2.2.2 主要研究问题
2.3 面向在轨服务全过程的智能规划研究框架
2.3.1 智能规划求解方式
2.3.2 智能规划研究框架
2.4 本章小结

第3章 复合服务模式下在轨目标分配研究
3.1 目标分配问题描述与建模
3.1.1 问题描述
3.1.2 目标分配建模
3.2 在轨服务目标分配指标模型
3.2.1 执行效益指标
3.2.2 能耗效率指标
3.3 基于改进DeepQNetworks的目标分配求解算法
3.3.1 目标分配DeepQNetworks网络
3.3.2 DeepQNetworks收敛性与稳定性改进
3.3.3 目标分配方法流程
3.4 复合服务模式下在轨目标分配案例分析
3.4.1 案例描述
3.4.2 模型运算分析
3.4.3 算法对比
3.5 本章小结

第4章 航天器轨道临时规避路径规划研究
4.1 轨道规避问题描述与建模
4.1.1 问题描述
4.1.2 航天器轨道规避问题建模
4.2 基于Frenet坐标系的轨道规避指标模型
4.2.1 基于Frenet的空间运动坐标系
4.2.2 Frenet坐标系的笛卡儿转换
4.2.3 航天器轨道规避优化指标
4.3.基于改进人工势场的路径生成算法
4.3.1 规避空间碎片的人工势场
4.3.2 规避空间碎片的路径规划
4.3.3 规避路径动态优化
4.4 航天器轨道临时规避路径规划案例分析
4.4.1 案例描述
4.4.2 模型运算分析
4.4.3 算法对比
4.5 本章小结

第5章 航天器轨道博弈策略实时规划研究
5.1 轨道博弈问题描述与建模
5.1.1 问题描述
5.1.2 问题建模
5.2 基于分支深度强化学习的博弈策略求解算法
5.2.1 博弈策略存在性与一致性检验
5.2.2 博弈策略求解的马尔可夫决策
5.2.3 连续空间求解的模糊推理模型
5.2.4 轨道博弈的分支深度强化学习
5.2.5 航天器与空间目标的博弈交互
5.3 航天器轨道博弈策略实时规划案例分析
5.3.1 问题描述
5.3.2 模型运算分析
5.3.3 算法对比
5.4 本章小结

第6章 在轨服务任务规划系统设计及应用
6.1 在轨服务任务规划系统需求
6.1.1 任务规划系统建设之基
6.1.2 任务规划系统建设之需
6.1.3 任务规划系统建设之要
6.2 在轨服务任务规划系统设计
6.2.1 系统体系框架
6.2.2 系统功能架构
6.3 在轨服务任务规划系统应用
6.3.1 背景想定
6.3.2 仿真与验证
6.4 本章小结

第7章 展望
7.1 本书主要工作
7.1.1 研究了在轨服务任务规划需求与研究框架
7.1.2 研究了复合服务模式下在轨目标分配方法
7.1.3 研究了航天器轨道临时规避路径规划方法
7.1.4 研究了航天器轨道博弈策略实时规划方法
7.1.5 开展了在轨服务任务规划系统设计与应用
7.2 研究展望
7.2.1 由简到繁,继续深入规划方法研究
7.2.2 以点带面,促进相关技术协同发展
7.2.3 由运算到认知,探索智能化发展之路
参考文献