arXiv 论文提出课程驱动深度强化学习实现火箭远距离精准着陆
原文标题：Curriculum-Driven Deep Reinforcement Learning for Autonomous Far-Range Rocket Landing
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该论文提出一套课程驱动的深度强化学习框架，用于可复用运载火箭的远距离导航与垂直软着陆。方法采用三阶段课程、critic 预热与排练机制防止灾难性遗忘，并重新设计奖励函数。在 10 万回合实验中成功率达 99.98%，基线仅 68.31%，着陆点偏差 7.07 单位。
- 问题
- 可复用火箭远距离导航与垂直软着陆，现有 RL 方法初始条件过于简化。
- 方法
- 三阶段课程强化学习，配合 critic 预热与排练机制防遗忘，使用完整 3x3 旋转矩阵观测并重设奖励函数。
- 结果
- 10 万回合实验成功率 99.98%，基线 68.31%，着陆点偏差 7.07 单位。
- 影响
- 把 RL 着陆从简化场景推进到 1000-1500 单位远距离，为航天控制提供可参考的训练课程设计。
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