arXiv ID:
2606.13605
arXiv 提交日期: 2026-06-11
基于机会约束强化学习的分布无关鲁棒轨迹优化 / Distribution-Agnostic Robust Trajectory Optimization via Chance-Constrained Reinforcement Learning
1️⃣ 一句话总结
本文提出了一种不依赖于特定不确定性分布类型的鲁棒轨迹优化方法,通过先离线计算标称轨迹,再利用强化学习对该轨迹进行鲁棒化修正(包括前馈控制和时变反馈增益),从而在保证任务可行性的同时有效降低燃料成本,并在多种不同航天任务(如地火转移和火箭着陆)中验证了其通用性。