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Autoren:
Thepdawala, Salman Ali; Förstner, Roger 
Dokumenttyp:
Konferenzbeitrag / Conference Paper 
Titel:
Towards Reinforcement Learning-Based Collision Avoidance in Low-Earth Orbit: An Initial Study 
Titel Konferenzpublikation:
IAC-2023 
Veranstalter (Körperschaft):
International Astronautical Federation 
Konferenztitel:
International Astronautical Congress (74., 2023, Baku) 
Tagungsort:
Baku, Aserbaidschan 
Jahr der Konferenz:
2023 
Datum Beginn der Konferenz:
02.10.2023 
Datum Ende der Konferenz:
06.10.2023 
Verlagsort:
Paris 
Verlegende Institution:
International Astronautical Federation (IAF) 
Jahr:
2023 
Seiten von - bis:
79459 
Sprache:
Englisch 
Stichwörter:
Collision Avoidance ; Spacecraft Operations ; Reinforcement Learning ; Low Earth Orbit 
Abstract:
The work presented in this paper investigates the use of reinforcement learning (RL) to address the growing threat of collisions between operational spacecraft and debris in Low-Earth Orbit (LEO). With the deployment of an increasing number of mega-constellations in LEO, the manual handling of conjunction events will soon become impractical. Hence, we must look for autonomous onboard solutions to be integrated into the collision avoidance pipeline. RL is a promising AI-based algorithm for this t...    »
 
Article-ID:
79459 
Fakultät:
Fakultät für Luft- und Raumfahrttechnik 
Institut:
LRT 9 - Institut für Raumfahrttechnik und Weltraumnutzung 
Professur:
Förstner, Roger 
(Forschungs)einrichtung UniBw M:
SPACE 
Projekt:
AI4COLA 
Open Access ja oder nein?:
Nein / No