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Planificación de Movimiento Constrenido de un Manipulador Espacial de 7 Grados de Libertad a través de Aprendizaje por Refuerzo Profundo Combinado con Campo Potencial Artificial

Autores: Li, Yinkang; Li, Danyi; Zhu, Wenshan; Sun, Jun; Zhang, Xiaolong; Li, Shuang

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Planificación de Movimiento Constrenido de un Manipulador Espacial de 7 Grados de Libertad a través de Aprendizaje por Refuerzo Profundo Combinado con Campo Potencial Artificial


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Aeroespacial

Palabras clave

Manipulador espacial
Enfoque de planificación de movimiento
7-DOF
Algoritmo de aprendizaje por refuerzo profundo
Modelo cinemático
Restricción de evitación de auto-colisiones

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 19

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Durante la tarea de operación en órbita del manipulador espacial, algunos escenarios específicos requieren restricciones estrictas tanto en la posición como en la orientación del efector final, como el reabastecimiento de combustible y el acoplamiento auxiliar. Con este fin, se propone en este documento un nuevo enfoque de planificación de movimientos para un manipulador espacial. En primer lugar, se establece un modelo cinemático del manipulador espacial libre flotante de 7 grados de libertad mediante la introducción de la matriz jacobiana generalizada. Sobre esta base, se propone un enfoque de planificación para realizar la planificación de movimientos del manipulador espacial libre flotante de 7 grados de libertad. Considerando que el entorno en órbita es dinámico, se requiere la robustez del enfoque de planificación de movimientos, por lo que se introduce un algoritmo de aprendizaje por refuerzo profundo para diseñar el enfoque de planificación de movimientos. Mientras tanto, el algoritmo de aprendizaje por refuerzo profundo se combina con un campo potencial artificial para mejorar la convergencia. Además, se considera la restricción de evitación de auto-colisiones durante la planificación para garantizar la seguridad operativa. Finalmente, se realizan simulaciones comparativas para demostrar el rendimiento del método de planificación propuesto.

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