摘要

本文探讨了在零重力环境下控制浮动平台的关键问题，特别是在卢森堡大学的零重力实验室（Zero-G Lab）中。文章提出了一种创新的控制方法，结合了近端策略优化（PPO）和模型预测控制（MPC），以应对零重力环境中浮动平台控制的不确定性和干扰。该方法通过PPO的强化学习能力和MPC的精确控制，实现了对浮动平台复杂动力学的适应性控制。实验和模拟结果验证了该方法的有效性，展示了其在空间探索中的应用潜力。

原理

本文提出的PPO-MPC控制方法的核心在于利用PPO的强化学习能力来学习MPC的预测结果，从而适应未建模的动力学和干扰。PPO是一种基于策略梯度的强化学习算法，通过优化策略来最大化累积奖励。MPC则是一种预测控制方法，通过优化当前控制输入来最小化未来一段时间内的预测误差。PPO-MPC方法通过结合这两种技术，使得控制策略能够在零重力环境中快速适应并稳定浮动平台。

流程

PPO-MPC方法的工作流程包括以下几个步骤：首先，MPC生成参考轨迹，PPO代理根据这些轨迹进行学习和调整策略。其次，PPO代理通过与环境的交互收集数据，并根据这些数据更新其策略和价值函数。最后，PPO代理生成控制命令，通过脉宽脉频（PWPF）调制器转换为实际的控制信号，驱动浮动平台。实验中，浮动平台在受到干扰后能够迅速返回稳定状态，证明了该方法的有效性。

应用

PPO-MPC方法在空间探索领域具有广泛的应用前景，特别是在需要精确控制和适应性的场景中，如卫星的自主对接、轨道机器人操作和空间站维护等。该方法的适应性和鲁棒性使其成为未来空间任务中控制浮动平台的有力工具。