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摘要。自主火箭着陆是航空航天工程中的关键里程碑，这是实现安全且具有成本效益的太空任务的关键。本文介绍了一种开创性的方法，该方法采用了强化学习方法来提高火箭着陆程序的精确性和效率。基于逼真的Falcon 9模型，该研究集成了复杂的控制机制，包括推力矢量控制（TVC）和冷气推进器（CGT），以确保敏捷推进和平衡调整。观察数据，传递关键参数，例如火箭位置，方向和速度，指导强化学习算法做出实时决策以优化着陆轨迹。通过战略实施课程学习策略和近端政策优化（PPO）算法，火箭代理进行了迭代培训，稳步提高了其在指定垫上执行软着陆的能力。实验结果强调了所提出的方法的疗效，在实现精确和受控下降方面表现出非常熟练的能力。这项研究代表了自主着陆系统的进步，准备彻底改变太空探索任务，并在商业火箭企业中解锁新的边界。
AI引导的火箭着陆：导航精确下降策略
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