PPO-based Dynamic Control of Uncertain Floating Platforms in the Zero-G Environment

在太空探索领域中，漂浮平台在科学研究和技术进步中起着至关重要的作用。然而，在零重力环境中控制这些平台面临着独特的挑战，包括不确定性和干扰。本文介绍了一种创新方法，将Proximal Policy Optimization（PPO）与Model Predictive Control（MPC）相结合，应用于卢森堡大学的零重力实验室（Zero-G Lab）。这种方法利用了PPO的强化学习能力和MPC的精度，以应对漂浮平台复杂的控制动态。与传统的控制方法不同，这种PPO-MPC方法从MPC预测中学习，适应未建模的动态和干扰，从而形成一个适合零重力环境的弹性控制框架。在Zero-G Lab的模拟和实验验证了这种方法，展示了PPO代理的适应性。这项研究为在零重力环境中控制漂浮平台开辟了新的可能性，有望推动太空探索的进步。

论文介绍了一种结合PPO和MPC的方法来控制零重力环境下的浮动平台，以解决当前控制方法面临的挑战。

论文的关键思路是将PPO和MPC相结合，利用PPO的强化学习能力和MPC的精度来适应浮动平台的复杂控制动态，从而建立一个适应零重力环境的弹性控制框架。

论文通过模拟和实验验证了这种方法的有效性，并展示了PPO agent的适应性。实验使用了Zero-G Lab，并对比了传统控制方法的效果。该方法有望在空间探索中实现浮动平台的精准控制。

最近的相关研究包括使用深度强化学习和其他控制方法来控制浮动平台，如基于模型的控制和PID控制。