이 논문은 화성 상승 차량(MAV)의 추진 시스템 고장 발생 시 목표 궤도와 비행 경로를 최적화하는 준최적 경로 재계획(SJTR) 방법을 제안한다.
SJTR 방법은 다음과 같은 특징을 가진다:
목표 궤도 재결정 원칙을 반영하기 위해 종단 제약 조건에 대한 벌점 계수를 설계하여, 복잡한 의사 결정 과정 없이 목표 궤도와 비행 경로를 동시에 최적화할 수 있다.
학습 기반 워밍 스타트 기법을 도입하여, 오프라인에서 훈련된 신경망 모델이 현재 고장 상황에 따른 최적화 변수의 초기 추정치를 제공함으로써 알고리즘의 효율성과 신뢰성을 향상시킨다.
시뮬레이션 결과를 통해 제안된 방법이 기존의 일반적인 경로 재계획 방법에 비해 계산 효율성과 솔루션 실현 가능성이 높음을 보여준다. 이는 위험한 화성 상승 미션에 대해 준최적이지만 매우 신뢰할 수 있는 솔루션을 제공한다.
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by Kun Li, Guan... ที่ arxiv.org 10-01-2024
https://arxiv.org/pdf/2409.19536.pdfสอบถามเพิ่มเติม