典型文献
空间机器人操作:一种多任务学习视角
文献摘要：
利用空间机器人辅助、代替航天员完成在轨服务操作是近年的技术发展趋势.基于学习的空间机器人操作以深度神经网络为控制器载体,对非结构化太空环境适应能力强,在高轨、地外、深空等场景具有良好应用前景.目前,无论是空间机器人操作,还是地面机器人操作,多数研究只关注单一任务学习问题.立足一种多任务学习新视角,针对空间机器人操作面临的多任务适应性要求高、精细化要求高、不确定性强问题,首先分析了在轨服务的多样化任务需求.其次,全面综述了机器人操作多任务学习算法与应用相关工作,分析了开展空间机器人操作多任务学习的难点挑战,给出了关键技术发展建议.相关关键技术的突破将有助于提升空间机器人系统的自主性、鲁棒性,进而助力中国在轨服务技术向无人全自主方向推进.
文献关键词：
空间机器人操作;多任务学习;自主;在轨服务;强化学习
中图分类号：
作者姓名：
李林峰;解永春
作者机构：
北京控制工程研究所,北京 100190
文献出处：
引用格式：
[1]李林峰;解永春-.空间机器人操作:一种多任务学习视角)[J].中国空间科学技术,2022(03):10-24
A类：
空间机器人操作
B类：
多任务学习,学习视角,机器人辅助,航天员,在轨服务,技术发展趋势,深度神经网络,非结构化,太空环境,环境适应,深空,一任,学习问题,操作面,精细化要求,任务需求,技术发展建议,提升空间,机器人系统,主方向,强化学习
AB值：
0.209845
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