論文の概要: Real-Time Optimal Guidance and Control for Interplanetary Transfers Using Deep Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.09063v1
• Date: Thu, 20 Feb 2020 23:37:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-30 07:44:01.118517
• Title: Real-Time Optimal Guidance and Control for Interplanetary Transfers Using Deep Networks
• Title（参考訳）: ディープネットワークを用いた惑星間移動のリアルタイム最適誘導と制御
• Authors: Dario Izzo and Ekin \"Ozt\"urk
• Abstract要約: 最適な例の模倣学習は、ネットワークトレーニングパラダイムとして使用される。 G&CNETは、宇宙船の最適誘導制御システムの実装をオンボードでリアルタイムに行うのに適している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.191757341020216
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider the Earth-Venus mass-optimal interplanetary transfer of a low-thrust spacecraft and show how the optimal guidance can be represented by deep networks in a large portion of the state space and to a high degree of accuracy. Imitation (supervised) learning of optimal examples is used as a network training paradigm. The resulting models are suitable for an on-board, real-time, implementation of the optimal guidance and control system of the spacecraft and are called G&CNETs. A new general methodology called Backward Generation of Optimal Examples is introduced and shown to be able to efficiently create all the optimal state action pairs necessary to train G&CNETs without solving optimal control problems. With respect to previous works, we are able to produce datasets containing a few orders of magnitude more optimal trajectories and obtain network performances compatible with real missions requirements. Several schemes able to train representations of either the optimal policy (thrust profile) or the value function (optimal mass) are proposed and tested. We find that both policy learning and value function learning successfully and accurately learn the optimal thrust and that a spacecraft employing the learned thrust is able to reach the target conditions orbit spending only 2 permil more propellant than in the corresponding mathematically optimal transfer. Moreover, the optimal propellant mass can be predicted (in case of value function learning) within an error well within 1%. All G&CNETs produced are tested during simulations of interplanetary transfers with respect to their ability to reach the target conditions optimally starting from nominal and off-nominal conditions.
• Abstract（参考訳）: 我々は、低推力宇宙船の地球-金星質量-最適惑星間移動を考察し、状態空間の大部分と高い精度で、どのように最適な誘導を深層ネットワークで表現できるかを示す。 最適例の模倣(教師付き)学習は、ネットワークトレーニングパラダイムとして使用される。 得られたモデルは、宇宙船の最適誘導制御システムの実装をオンボードでリアルタイムに行うのに適したもので、G&CNETと呼ばれる。 Backward Generation of Optimal Examplesと呼ばれる新しい一般的な手法を導入し、最適制御問題を解くことなく、G&CNETのトレーニングに必要な全ての最適な状態アクションペアを効率的に作成できることを示した。 これまでの研究では、数桁の最適な軌道を含むデータセットを作成でき、実際のミッション要求に適合するネットワーク性能を得ることができる。 最適ポリシー(スラストプロファイル)または値関数(最適質量)の表現を訓練できるいくつかのスキームを提案しテストした。 方針学習と価値関数学習の両方が最適推力の学習を成功かつ正確に行い、学習された推力を用いた宇宙船は、対応する数学的な最適推力よりも2パーミルの推進剤しか消費しない目標条件に到達できることを見出した。 さらに、最適な推進剤質量は1%以内の誤差で予測できる(値関数学習の場合)。 全てのG&CNETは、惑星間移動のシミュレーション中に、名目上および外部の条件から最適に目標条件に到達する能力について試験される。

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