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J-GLOBAL ID：202202220636796148   整理番号：22A0569373

宇宙船姿勢制御のための強化学習とオンライン学習のブリッジング【JST・京大機械翻訳】

Bridging Reinforcement Learning and Online Learning for Spacecraft Attitude Control

著者 (3件)： Elkins Jacob G. (The University of Alabama, Tuscaloosa, Alabama 35487) ,  Sood Rohan (The University of Alabama, Tuscaloosa, Alabama 35487) ,  Rumpf Clemens (NASA Ames Research Center, Moffett Field, California 94035)
資料名： Journal of Aerospace Information Systems  (Journal of Aerospace Information Systems)
巻： 19  号： 1  ページ： 62-69  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5673A  ISSN： 2327-3097  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人工知能は,今後,空間操作の全領域を革命することが期待される。最も進んだ空間システムは,時間,またはオンライン学習を適応し,改善する能力を持っている。本研究では,オンライン学習を行うために,高度に研究された人工知能パラダイム,強化学習を用いる新しいフレームワークを提案した。宇宙船姿勢制御問題をベンチマークとして用いて,神経宇宙飛行体姿勢制御装置を訓練するために強化学習を使用する実験結果を用いた。さらに,シミュレーション環境における実験結果も,オンライン学習シナリオにおけるそれらの使用を動機づけるために,2つの最先端の単一エージェント連続制御強化学習アルゴリズムを比較し,対比することも示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  *学習 ,  制御 ,  姿勢制御 ,  *宇宙飛行体 ,  環境 ,  能力 ,  人工知能 ,  空間 ,  ベンチマーク ,  エージェント ,  *強化学習 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： *オンライン学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 宇宙飛行体  (QK08000Y) ,  操縦・制御系統  (QK05020Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 宇宙船 ,  姿勢制御 ,  強化学習 ,  オンライン学習 ,  ブリッジング