一种基于深度强化学习的卫星消旋方法
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摘要
本发明公开了一种基于深度强化学习的卫星消旋方法，其特征在于，包括以下步骤：标注已知卫星的数据样本建立已知卫星的样本数据集；利用全卷积神经网络训练样本数据集，使得终端能够了解和识别图像或视频中的已知卫星，得到图像或视频中已知卫星的关键点的置信度图；跟踪视频中关键点的运动轨迹，通过PNP算法估计已知卫星的位姿；通过DDPG算法训练最优消旋，空间机械臂的消旋刷刷航天器帆板侧边完成卫星消旋。本发明方法借助深度强化学习，实现对高速自旋的失控卫星的消旋，同时结合视觉信息让计算机跟数据和模型环境接触，训练最优抓取位姿，提高了空间机械臂目标捕获的准确度。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度强化学习的卫星消旋方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN112340063A
申请号 ：
CN202011039508.4
公开（公告）日 ：
2021-02-09
申请日 ：
2020-09-28
授权号 ：
CN112340063B
授权日 ：
2022-05-31
发明人 ：
高浩李芳琳胡海东
申请人 ：
南京邮电大学
申请人地址 ：
江苏省南京市栖霞区亚东新城区文苑路9号
代理机构 ：
南京纵横知识产权代理有限公司
代理人 ：
韩红莉
优先权 ：
CN202011039508.4
主分类号 ：
B64G1/10
IPC分类号 ：
B64G1/10 B64G1/24 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
B
B部——作业；运输
B64
飞行器；航空；宇宙航行
B64G
宇宙航行；及其所用的飞行器或设备
B64G1/00
宇宙航行的飞行器
B64G1/10
人造卫星；人造卫星的系统，星际的飞行器
法律状态
2022-05-31 ：
授权
2021-03-02 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : B64G 1/10
申请日 : 20200928
申请日 : 20200928
2021-02-09 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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