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申请/专利权人：哈尔滨工业大学
摘要：一种基于深度强化学习的空间非合作目标主动视觉跟踪方法，它属于航空航天技术领域。本发明解决了现有主动视觉跟踪方法无法适应复杂的动态太空环境以及跟踪效果差的问题。本发明提出端到端的基于深度强化学习的主动视觉跟踪器，以可见光或RGBD图像作为输入，直接输出航天器控制指令，完成主动视觉跟踪任务。并设计多种架构的深度神经网络来近似动作价值函数，可以在保障跟踪精度的同时，大幅提高了算法灵活性，通过选取不同的网络结构可以适配不同的算力平台或应用场景，更好地适应复杂的动态太空环境。同时可以有效应对外部扰动，具有较强的鲁棒性。本发明方法可以应用于对空间非合作目标的主动视觉跟踪。
主权项：1.一种基于深度强化学习的空间非合作目标主动视觉跟踪方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤：步骤一、构建空间非合作目标主动视觉跟踪仿真环境，向仿真环境中导入空间非合作目标和追逐航天器的三维模型；并初始化仿真环境中空间非合作目标与追逐航天器的相对位置与相对姿态，初始化非合作目标的运动状态；步骤二、构造基于深度强化学习的主动视觉跟踪模型的动作空间和状态空间；步骤三、建立强化学习的奖励函数r：r＝rvis+rdist其中，rvis是空间非合作目标位于追逐航天器视觉传感器视野的可见奖励，rdist是追逐航天器与空间非合作目标的主动视觉跟踪误差奖励； 其中，是空间非合作目标在追逐航天器坐标系FB下的位置，r*是追逐航天器与空间非合作目标之间的期望距离，·2是2范数；步骤四、基于动作空间、状态空间和奖励函数，对基于深度强化学习的主动视觉跟踪模型进行训练；步骤五、向仿真环境中导入新的空间非合作目标，基于导入的新空间非合作目标，并在步骤四训练好的模型的基础上继续进行训练，直至导入的空间非合作目标数量达到设定的阈值后，获得最终训练好的模型，再利用最终训练好的模型对空间非合作目标进行跟踪。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工业大学 一种基于深度强化学习的空间非合作目标主动视觉跟踪方法
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