A Goal-Oriented Reinforcement Learning-Based Path Planning Algorithm for Modular Self-Reconfigurable Satellites

📄 arXiv: 2505.01966v2 📥 PDF

作者: Bofei Liu, Dong Ye, Zunhao Yao, Zhaowei Sun

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-05-04 (更新: 2025-07-22)

备注: 6 pages, 7 figures

💡 一句话要点

提出基于目标导向强化学习的模块化自重构卫星路径规划算法

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 模块化卫星 自重构 路径规划 强化学习 目标导向 后见经验回放 无效动作屏蔽

📋 核心要点

  1. 现有模块化自重构卫星路径规划算法存在计算复杂度高、泛化性差、目标构型支持不足等问题。
  2. 论文提出一种目标导向的强化学习路径规划算法，能够处理多个目标构型，并结合后见经验回放和无效动作屏蔽技术。
  3. 实验结果表明，该模型在四单元和六单元的模块化卫星集群中，分别实现了95%和73%的成功率。

📝 摘要（中文）

模块化自重构卫星是由能够改变自身构型的独立模块单元组成的卫星集群。构型的改变使得卫星能够执行不同的任务和使命目标。现有的重构路径规划算法通常面临计算复杂度高、泛化能力差以及对多样化目标构型支持有限等问题。为了解决这些挑战，本文提出了一种基于目标导向强化学习的路径规划算法。该算法首次解决了先前强化学习方法未能克服的难题，即处理多个目标构型。此外，还结合了诸如后见经验回放和无效动作屏蔽等技术，以克服稀疏奖励和无效动作所带来的重大障碍。基于这些设计，我们的模型在由四个和六个单元组成的模块化卫星集群中，分别实现了95%和73%的成功率以达到任意目标构型。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决模块化自重构卫星集群的路径规划问题，即如何高效、可靠地将卫星集群从初始构型重构为任意目标构型。现有方法的痛点在于计算复杂度高，难以处理大规模集群；泛化能力差，难以适应不同的目标构型；并且对无效动作的处理不够完善，导致学习效率低下。

核心思路：论文的核心思路是利用强化学习算法学习一个策略，该策略能够根据当前卫星集群的构型和目标构型，选择合适的动作序列，从而实现高效的路径规划。通过目标导向的设计，使智能体能够学习到通用的重构策略，从而适应不同的目标构型。

技术框架：整体框架包括环境建模、状态表示、动作空间设计、奖励函数设计和强化学习算法选择等几个关键部分。环境建模描述了卫星集群的物理约束和运动学特性。状态表示将卫星集群的当前构型和目标构型编码为强化学习智能体的输入。动作空间定义了卫星模块可以执行的动作集合。奖励函数用于指导智能体的学习方向。论文采用了一种改进的强化学习算法，结合了后见经验回放和无效动作屏蔽技术。

关键创新：论文最重要的创新点在于提出了目标导向的强化学习方法，能够有效处理多个目标构型。传统的强化学习方法通常只能针对单个目标进行训练，而该方法通过将目标构型作为输入，使智能体能够学习到通用的重构策略。此外，结合后见经验回放和无效动作屏蔽技术，显著提高了学习效率和成功率。

关键设计：论文采用了深度Q网络（DQN）作为强化学习算法的基础，并对其进行了改进。后见经验回放（HER）用于解决稀疏奖励问题，通过将失败的经验转化为成功的经验，加速学习过程。无效动作屏蔽（IAM）用于避免智能体选择无效动作，提高学习效率。奖励函数的设计至关重要，论文采用了一种稀疏奖励函数，只有当卫星集群达到目标构型时才给予奖励。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述，但具体数值未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该算法在四单元和六单元的模块化卫星集群中，分别实现了95%和73%的成功率以达到任意目标构型。相较于传统的路径规划算法，该方法在计算效率和泛化能力方面均有显著提升。尤其是在处理多个目标构型时，该算法表现出更强的优势，验证了目标导向强化学习方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于空间机器人、模块化卫星、以及其他需要自主重构的复杂系统。通过自主路径规划，模块化卫星能够快速适应不同的任务需求，例如对地观测、空间探测、以及空间碎片清理等。该技术能够降低人工干预的需求，提高卫星集群的运行效率和可靠性，具有重要的应用价值和未来发展潜力。

📄 摘要（原文）

Modular self-reconfigurable satellites refer to satellite clusters composed of individual modular units capable of altering their configurations. The configuration changes enable the execution of diverse tasks and mission objectives. Existing path planning algorithms for reconfiguration often suffer from high computational complexity, poor generalization capability, and limited support for diverse target configurations. To address these challenges, this paper proposes a goal-oriented reinforcement learning-based path planning algorithm. This algorithm is the first to address the challenge that previous reinforcement learning methods failed to overcome, namely handling multiple target configurations. Moreover, techniques such as Hindsight Experience Replay and Invalid Action Masking are incorporated to overcome the significant obstacles posed by sparse rewards and invalid actions. Based on these designs, our model achieves a 95% and 73% success rate in reaching arbitrary target configurations in a modular satellite cluster composed of four and six units, respectively.