Aug, 2024
利用时间序列聚类和强化学习进行航天器惯性参数估计
Spacecraft inertial parameters estimation using time series clustering
and reinforcement learning
Konstantinos Platanitis, Miguel Arana-Catania, Leonardo Capicchiano, Saurabh Upadhyay, Leonard Felicetti
TL;DR本研究解决了航天器在执行任务过程中惯性参数变化的问题，提出了一种结合时间序列聚类和强化学习的机器学习方法，以准确估计不同的惯性参数集。研究表明，该方法在多卫星部署系统中的有效性，使其在常见干扰下表现出较强的鲁棒性，具有重要潜在应用价值。