本发明公开了一种基于ARS强化学习算法的行星飞行避障制导方法，首先设置飞行器动作空间、飞行器状态空间、奖励函数，然后设置ARS算法超参数，采用神经网络实现飞行器避障功能；运行ARS算法，与环境交互获取经验并不断更新神经网络，学习避障制导律；训练多个回合后算法收敛即获得避障制导律；当障碍物距离飞行器的距离在飞行器探测范围内时，将飞行器探测范围的边界圆作为探测边界，探测边界外为安全区，探测边界内为预警区；当飞行器在预警区内时需要启动避障制导律避障，否则正常飞行。本发明方法是一种相对简化的无模型强化学习算法，采用适宜解决连续行为问题的线性策略，具有较高的效率和鲁棒性。
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“基于ARS强化学习算法的行星飞行避障制导方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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