一种基于强化学习的行星软着陆控制方法及系统和存储介质，涉及软着陆轨迹优化与控制领域，为了解决现有的行星软着陆控制存在无法保证制导律最优、模型较复杂，训练难以收敛等问题。本发明包括：一：基于着陆器的硬件构型和发动机动力配置等特征，建立着陆器动力下降段六自由度动力学模型；二：设计训练交互环境的奖励函数、观测空间、动作空间和神经网络结构；三：数值仿真环境的搭建，利用强化学习算法训练得到软着陆控制器；四：通过速度跟踪测试和软着陆测试对训练控制效果评估。通过执行步骤一和步骤二获得软着陆强化学习环境模型，智能体与环境模型交互，从而获得训练数据。通过步骤三训练可以得到软着陆控制器，最后通过步骤四挑选出表现最佳的训练结果，作为最优软着陆控制器。本发明用于软着陆轨迹优化与控制。
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来源：北方有色网
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