深度强化学习技术在地外探测自主操控中的应用与挑战

doi:10.7527/S1000-6893.2022.26762

综述

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深度强化学习技术在地外探测自主操控中的应用与挑战

高锡珍¹^,²(), 汤亮¹^,², 黄煌¹^,²

^1.北京控制工程研究所，北京　100094
^2.空间智能控制技术重点实验室，北京　100094

收稿日期:2021-12-07 修回日期:2022-01-06 接受日期:2022-03-24 出版日期:2023-03-25 发布日期:2022-03-30
通讯作者: 高锡珍 E-mail:gaoxizhen_qd@126.com
基金资助:
国家重点研发计划(2018AAA0102700)

Deep reinforcement learning in autonomous manipulation for celestial bodies exploration: Applications and challenges

Xizhen GAO¹^,²(), Liang TANG¹^,², Huang HUANG¹^,²

^1.Beijing Institute of Control Engineering，Beijing 　100094，China
^2.Key Laboratory of Space Intelligent Control Technology，Beijing 　100094，China

Received:2021-12-07 Revised:2022-01-06 Accepted:2022-03-24 Online:2023-03-25 Published:2022-03-30
Contact: Xizhen GAO E-mail:gaoxizhen_qd@126.com
Supported by:
National Key Research and Development Program of China(2018AAA0102700)

摘要/Abstract

摘要：

围绕地外探测任务对全自主操控的需求，阐述了智能技术的引入对地外探测操控的重要意义。根据地外探测操控任务的发展现状和特点，总结出地外探测自主操控面临的挑战与难点，对现有基于深度强化学习的操控算法进行概括。以地外探测自主操控任务难点为驱动，对深度强化学习（DRL）技术在地外探测操控中的应用及成果进行了综述与分析，概括了未来地外探测自主智能操控发展中涉及的关键技术问题。

关键词: 地外探测, 深度强化学习, 自主操控, 着陆巡视, 采样

Abstract:

According to the higher requirements with regard to control system autonomy for future celestial body exploration missions, the importance of intelligent control technology is introduced. Based on the characteristics of manipulation missions for celestial bodies exploration, the technical challenges of autonomous control are analyzed and summarized. Existing Deep Reinforcement Learning (DRL) based autonomous manipulation algorithms are summarized. According to different difficulties faced by the deep learning based manipulation missions for celestial bodies, achievements of applications of the manipulation skills based on DRL methods are discussed. A prospect of future research directions for intelligent manipulation technologies is given.

Key words: celestial bodies exploration, deep reinforcement learning, autonomous manipulation, landing and roving exploration, sample acquisition

中图分类号:

V488.2

高锡珍, 汤亮, 黄煌. 深度强化学习技术在地外探测自主操控中的应用与挑战[J]. 航空学报, 2023, 44(6): 26762-026762.

Xizhen GAO, Liang TANG, Huang HUANG. Deep reinforcement learning in autonomous manipulation for celestial bodies exploration: Applications and challenges[J]. ACTA AERONAUTICAET ASTRONAUTICA SINICA, 2023, 44(6): 26762-026762.

图/表 12

表 1

表 2

典型采样操作臂设计方案

年份	探测器	操作臂性能	任务设计
2003	“勇气号”“机遇号”^［10-11］	5自由度，臂长约1 m，重4.2 kg，安装4组科学仪器，重约2 kg，“肩2+肘1+腕2”构型设计方案，肩部关节有俯仰和偏航2个自由度，肘部关节有1个俯仰自由度，末端采样机构有2个自由度，驱动器采用有刷直流电机。	机械臂上装有研磨式采样设备（Rock Abrasion Tool，RAT），岩石的研磨通过带有2个金刚石尖齿的研磨轮高速（300 r/min）转动来实现，用于磨去岩石的风化表面，暴露内部物质供车载仪器研究。
2008	“凤凰号”^［12］	4自由度，臂长2.35 m，铝钛合金低质量臂，“肩2+肘1+腕1”构型设计方案，肩部关节有俯仰和偏航2个自由度，肘部关节有1个俯仰自由度，末端采样机构有1个自由度，驱动器采用有刷直流电机。	末端有一个“铲斗”（Scoop）用于挖掘和采集松散土壤，并可通过“刮板”（Scraping Blade）刮取冻土样品。
2012	“好奇号”^［13］	5自由度，臂长为2.2 m，重67 kg，末端安装有5组科学仪器，重34 kg，“肩2+肘1+腕2”构型设计方案，肩部关节有俯仰和偏航2个自由度，肘部关节有1个俯仰自由度，末端采样机构有2个自由度，驱动器采用无刷直流电机。	机械臂能够将5个安装在转台上的科学仪器准确放置在目标点上获取样本。钻头或者取样勺获得样本后，样本将被传送至CHIMRA加工单元，通过重力、附加振动、机械臂运动，固体样本最终被投送至巡视器上各科学仪器内。
2020	“毅力号”^［14］	5自由度，臂长为2.2 m，末端转台安装有2组科学仪器和1台用于近距离成像的相机，“肩2+肘1+腕2”构型设计方案，重40.1 kg，肩部关节有俯仰和偏航2个自由度，肘部关节有1个俯仰自由度，末端采样机构有2个自由度，驱动器采用无刷直流电机。	机械臂搭载的末端执行器主要使用钻取的方式进行采样，可以对深度达l m的次表层样品进行采集，并可钻取坚硬岩石。岩石样本收集在样本管内。再将封装好后的样本管安放在样本缓存装置中。之后，将样本缓存装置存储在在轨容器中，后续任务返回地球。
2020	“嫦娥5号”^［15］	4自由度，臂长为3.6 m，重22 kg，月面负载能力超过30 kg，“肩2+肘1+腕1”构型设计方案，肩部关节有俯仰和偏航2个自由度，肘部关节有1个俯仰自由度，末端采样机构有1个自由度，驱动器采用无刷直流电机。	利用2种不同采样形式的采样器组成，可对不同指定区域浅层月壤进行铲、挖、浅钻等多种形式采样。

表 2

图 1

图 2

图 3

图 4

图 5

图 6

图 7

图 8

表 3

图 9

参考文献 75

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主管单位：中国科学技术协会主办单位：中国航空学会北京航空航天大学

国家/机构	地外星表无人探测器	探测距离/km	探测时间	操控自主能力
美国	“索杰纳号”	0.1	83 d	激光条纹仪自主识别地形和避碰
	“机遇号”/“勇气号”	45.16/8.6	2 208 火星日/5 352 火星日	局部自主避障路径规划
	“好奇号”	20.31	2 708 火星日	局部自主避障路径规划、特定探测目标自主识别、半自主火星岩石钻孔和分析
	“洞察号”			地面规划，原位探测，火星地表钻孔和样品分析
	“毅力号”	2.67	248 火星日	一定程度智能规划和决策能力，智能选择探测目标并自主决策采样方式
日本	“隼鸟号”/隼鸟2号”			地面规划，小行星着陆、采样和返回
欧洲航天局	“罗塞塔号”			地面规划，彗星登陆
中国	“玉兔号”/“玉兔2号”	0.11/0.4	3月/15月	局部自主避障路径规划地面任务规划和全局路径规划
	“嫦娥”着陆器			自主悬停避障
	“祝融号”	1.064	100 d	地面任务规划和全局路径规划

类别	地外探测应用	机器人应用
环境状态	环境状态部分可观测	环境状态可完全观测
训练数据	任务有限，真实环境及虚拟环境获取数据难	真实环境：数据获取会损耗硬件，有潜在危险，成本高；虚拟环境：数据获取方便
奖励设计	任务及环境复杂，奖励函数难以设计	任务较单一，奖励函数固定不变
训练成本	仿真环境高，真实环境难以实现	仿真环境低，真实环境高
其他	不确定性因素多，计算资源有限，安全可靠性要求高	不确定性因素较多，计算资源充足

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深度强化学习技术在地外探测自主操控中的应用与挑战

Deep reinforcement learning in autonomous manipulation for celestial bodies exploration: Applications and challenges

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