Learning-Based Planning for Improving Science Return of Earth Observation Satellites
作者: Abigail Breitfeld, Alberto Candela, Juan Delfa, Akseli Kangaslahti, Itai Zilberstein, Steve Chien, David Wettergreen
分类: cs.AI, cs.RO
发布日期: 2025-09-05
备注: International Symposium on Artificial Intelligence, Robotics and Automation in Space, November 2024
💡 一句话要点
提出基于学习的规划方法，提升地球观测卫星的科学数据回报率
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 地球观测卫星 动态目标规划 强化学习 模仿学习 动态规划 科学数据回报 智能规划
📋 核心要点
- 地球观测卫星受限于轨道和资源，难以优化数据收集，现有方法在动态目标规划方面存在不足。
- 利用强化学习和模仿学习，结合动态规划，智能规划采样位置序列，优化卫星数据收集。
- 实验表明，与启发式方法相比，模仿学习和强化学习分别平均提升10.0%和13.7%，且训练数据需求量小。
📝 摘要（中文）
地球观测卫星是收集地球科学信息的重要工具，但其轨道、传感器视野和资源有限。动态目标是新兴概念，利用卫星资源和前视仪器数据智能地重配置和指向主仪器。本文提出两种基于学习的动态目标方法，分别使用强化学习和模仿学习，建立在动态规划解决方案之上，以规划采样位置序列。评估结果表明，与现有启发式方法相比，模仿学习平均提升10.0%，强化学习平均提升13.7%。两种学习方法都能用相对少量的数据有效训练。
🔬 方法详解
问题定义：地球观测卫星需要在有限的资源和固定的轨道下，最大化科学数据的收集。传统方法通常采用固定的采样策略，无法根据实时观测数据进行动态调整，导致科学回报率不高。现有的启发式动态目标方法虽然能进行一定程度的调整，但性能受限于启发式规则的设计，难以达到最优。
核心思路：本文的核心思路是利用机器学习方法，学习一个策略来动态地选择最佳的采样位置序列，从而最大化科学数据的收集。通过学习，模型能够根据卫星的当前状态和观测数据，预测未来可能的科学回报，并选择能够带来最大回报的采样位置。这种方法能够克服启发式规则的局限性，实现更优的动态目标规划。
技术框架：该方法的技术框架主要包括三个部分：动态规划求解器、强化学习模型和模仿学习模型。首先，使用动态规划求解器作为基础，生成一些高质量的采样序列作为训练数据。然后，分别训练强化学习模型和模仿学习模型。强化学习模型通过与环境交互，学习一个策略来选择采样位置。模仿学习模型则通过模仿动态规划求解器生成的采样序列，学习一个策略。最后，将训练好的模型部署到卫星上，用于实时动态目标规划。
关键创新：该论文的关键创新在于将机器学习方法应用于地球观测卫星的动态目标规划。与传统的启发式方法相比，机器学习方法能够自动地学习最优策略，无需人工设计复杂的规则。此外，该论文还提出了两种不同的学习方法，即强化学习和模仿学习，并对它们的性能进行了比较。这为未来的研究提供了有价值的参考。
关键设计：在强化学习中，使用了Q-learning算法，状态空间包括卫星的位置、姿态和观测数据，动作空间包括可选择的采样位置。奖励函数设计为收集到的科学数据的量。在模仿学习中，使用了行为克隆算法，损失函数为预测的采样位置与动态规划求解器生成的采样位置之间的交叉熵损失。两种学习方法都使用了深度神经网络来表示策略函数。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，与现有的启发式方法相比，模仿学习平均提升10.0%，强化学习平均提升13.7%。这表明基于学习的动态目标规划方法能够显著提高地球观测卫星的科学数据回报率。此外，实验还表明，两种学习方法都能用相对少量的数据有效训练，降低了训练成本。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种地球观测卫星任务，提高卫星的科学数据回报率。通过智能规划采样位置，可以更有效地监测地球环境变化、自然灾害等，为科学研究和决策提供更准确的数据支持。未来，该方法还可扩展到其他类型的空间任务，如行星探测、空间态势感知等。
📄 摘要（原文）
Earth observing satellites are powerful tools for collecting scientific information about our planet, however they have limitations: they cannot easily deviate from their orbital trajectories, their sensors have a limited field of view, and pointing and operating these sensors can take a large amount of the spacecraft's resources. It is important for these satellites to optimize the data they collect and include only the most important or informative measurements. Dynamic targeting is an emerging concept in which satellite resources and data from a lookahead instrument are used to intelligently reconfigure and point a primary instrument. Simulation studies have shown that dynamic targeting increases the amount of scientific information gathered versus conventional sampling strategies. In this work, we present two different learning-based approaches to dynamic targeting, using reinforcement and imitation learning, respectively. These learning methods build on a dynamic programming solution to plan a sequence of sampling locations. We evaluate our approaches against existing heuristic methods for dynamic targeting, showing the benefits of using learning for this application. Imitation learning performs on average 10.0\% better than the best heuristic method, while reinforcement learning performs on average 13.7\% better. We also show that both learning methods can be trained effectively with relatively small amounts of data.