机构名称：
¥ 1.0
术语 A = 动作空间 a = 动作 a ，b = 机械手长度属性，m B = 值分布箱的数量 C = 科里奥利矩阵 dt = 目标上的对接口位置，m E = 期望 h = 角动量，kg ⋅ m2 ∕ s I = 转动惯量，kg ⋅ m2 J = 总预期奖励 K = 参与者数量 L = 损失函数 l = 线性动量，kg ⋅ m ∕ s M = 质量矩阵 M = 小批量大小 m = 质量，kg N = N 步返回长度 N = 正态分布 p = 位置，m R = 重放缓冲区大小 r = 奖励 u = 控制力度 v = 速度，m ∕ s X = 状态空间 x = 总状态；特定状态，下标为 c 或 tx = x 方向的位置，m Y = 目标值分布 y = y 方向的位置，m Z ϕ = 具有参数 ϕ 的价值神经网络 α = 策略网络学习率 β = 价值网络学习率 γ = 未来奖励的折扣因子 ϵ = 权重平滑参数 π θ = 具有参数 θ ϕ 0 或 θ 0 的策略神经网络 = ϕ 或 θ ϕ 的指数平滑版本，q = 角度，度 σ = 探索噪声标准差 ω = 角速率，rad ∕ s
使用基于深度强化学习的引导进行航天器机器人捕获的实验室实验
主要关键词
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