强化学习：在航空航天中的应用

强化学习：在航空航天中的应用

关键词：

• 强化学习（Reinforcement Learning）
• 航空航天（Aerospace）
• 自动化控制（Automation Control）
• 决策优化（Decision Optimization）

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

航空航天领域，特别是载人航天和无人航天器的操作，涉及到极其复杂的环境和高度动态的系统。这些系统通常具有高成本、高风险以及对精确控制的极高要求。在这样的环境下，传统的基于规则的控制方法已无法满足日益增长的需求，而引入智能技术，尤其是强化学习，成为了提升航天器性能和可靠性的关键途径。

1.2 研究现状

目前，强化学习在航空航天中的应用主要集中在以下几个方面：

• 自主飞行控制：通过强化学习训练，航天器能够在未知或动态变化的环境中自主导航和避开障碍物。
• 任务规划：强化学习可以帮助航天器规划最优的飞行轨迹和任务执行顺序，以最大限度地提高任务效率和安全性。
• 故障检测与恢复：强化学习可以用于实时监测航天器状态，及时发现异常并采取适当措施进行恢复，减少意外事件的影响。
• 资源管理：在有限的资源条件下，强化学习能够优化航天器的能源分配、物资补给和数