针对高轨失效卫星维修、离轨等航天任务,借鉴自然界生物的运动控制策略,利用计算仿真完成各种工况下的失效卫星接近轨迹规划,然后设计深度神经网络学习轨迹得到的最优轨迹,提高了对各种卫星失效飞行情况下的接近轨迹实时规划和跟踪控制.在失效卫星姿态运动发生突变时,通过分段重规划,仍能保证快速重规划出期望轨迹,保证对失效卫星的成功捕获.仿真结果表明,设计的实时规划控制方法可以有效控制服务星对失效卫星进行接近捕获.
空间操作 实时规划控制 冗余 协同控制 机器学习