Reinforcement-Learning-Based Continuation Strategy for Autonomous On-Orbit Assembly
Notice bibliographique
Résumé
Autonomous on-orbit assembly operations are usually translated into complex optimal control problems requiring advanced methods to solve. Solved through either direct methods or indirect methods, these optimal control problems are known to be highly sensitive to the initial guess provided to the solver. This paper proposes an algorithm to reduce the problem’s sensitivity to the initial guess by integrating the continuation method and the notion of reinforcement learning. To this end, a continuation space is formed from a trivial problem with a known solution to the desired optimal control problem. A set of continuation parameters, selected from the state, control, or constraint variables, forms the basis for this continuation space. Finding a suitable continuation path is problematic since it requires a comprehensive search algorithm that considers several factors, such as the choice of continuation parameters and continuation steps for each parameter, to find an appropriate path. To search for this path, a reinforcement learning search agent was proposed based on the Sarsa([Formula: see text]) method to traverse the continuation space in real-time for a continuation trajectory satisfying some desired criteria. Numerical experiments were conducted for a series of autonomous on-orbit assembly operations using robotic spacecraft to demonstrate the capability of the proposed technique. Various simulations with different reward functions showed that the shape and size of the objects in the assembly environment affect the solver’s performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».