近年来,为确保航天器长期在轨安全运行,轨道追逃博弈问题逐渐引起学者们的关注。追逃问题自20世纪由Isaacs在研究微分对策理论时提出以来,已在各领域被广泛研究,但航天器的特殊动力学特性为策略求解带来了新的挑战,而人工智能技术的迅猛发展,为轨道追逃策略求解提供了新的可行方案。在“航天 智能”思路的牵引下,深度神经网络和强化学习技术不断地被应用于轨道追逃博弈问题,对提高航天器的自主化和智能化水平具有重要意义。
鉴于此,《国防科技大学学报》组织策划“轨道追逃博弈”专题,专题发表于《国防科技大学学报》2024年第3期,包含1篇综述性论文、3篇技术性论文,由国防科技大学空天科学学院太空安全与航天器智能博弈技术团队撰写,从动力学与控制视角探讨轨道追逃博弈问题,内容涉及追逃策略优化、追逃态势分析、多航天器协同拦截等方面。
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