Satellite Trajectory Optimization via Proximal Policy Optimization for Space Debris Avoidance
作者: Logan Luna, Juan Ortiz Couder, Raul Alejandro Vargas-Acosta
分类: cs.LG, cs.RO
发布日期: 2026-08-10
备注: 18 pages, 16 figures. Published in IEEE Access, vol. 14, pp. 18138-18154, 2026
期刊: L. Luna, J. Ortiz Couder, and R. A. Vargas-Acosta, "Satellite Trajectory Optimization via Proximal Policy Optimization for Space Debris Avoidance," IEEE Access, vol. 14, pp. 18138-18154, 2026
DOI: 10.1109/ACCESS.2026.3655237
💡 一句话要点
提出基于近端策略优化的卫星轨迹优化方法以避免太空碎片碰撞
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 卫星轨迹优化 太空碎片 碰撞避免 强化学习 近端策略优化 天体动力学 自主导航
📋 核心要点
- 现有的手动或基于规则的碰撞避免方法在面对日益严重的轨道拥堵时，难以有效应对频繁的碰撞风险。
- 本文提出了一种基于近端策略优化的强化学习方法，旨在实现自主的碰撞避免，利用高保真度的模拟器进行训练和评估。
- 在实验中，所提方法在1000个GEO实验中实现了97.5%的碰撞避免成功率，远超传统基线方法的表现。
📝 摘要（中文）
碰撞避免系统通常用于避免低地球轨道（LEO）和同步赤道轨道（GEO）中的碎片事件。然而，随着轨道拥堵加剧，碎片事件的频率不断上升。现有的手动或基于规则的方法难以适应这种动态环境。为此，本文提出了一种基于强化学习的自主碰撞避免策略，采用近端策略优化（PPO）进行训练，并结合高保真度的天体动力学模拟器进行评估。在1000个确定性GEO实验中，所提代理的碰撞避免成功率达到97.5%，显著优于传统控制器的表现。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决低地球轨道和同步赤道轨道中日益频繁的碰撞风险问题。现有的手动或基于规则的方法在动态环境中难以扩展，导致碰撞避免效率低下。
核心思路：论文提出了一种基于强化学习的自主碰撞避免策略，利用近端策略优化（PPO）算法进行训练，结合高保真度的天体动力学模拟器，以提高碰撞避免的成功率。
技术框架：整体架构包括一个高保真度的模拟器，模拟牛顿两体动力学，考虑太阳/月球的三体扰动、燃料依赖的推力和可配置的碎片场。代理通过课程学习和奖励塑形进行训练，关注生存、预期错过距离和delta-v的节约。
关键创新：最重要的技术创新在于将强化学习与高保真度的天体动力学模拟结合，显著提高了碰撞避免的成功率，尤其是在复杂的动态环境中。与传统方法相比，本文的方法能够更好地适应轨道拥堵的变化。
关键设计：在训练过程中，采用了课程学习策略，设计了针对生存、预期错过距离和delta-v节约的奖励函数。实验中使用的模拟器能够处理真实和模拟的碎片，确保训练的有效性和可靠性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，所提代理在1000个确定性GEO实验中实现了97.5%的碰撞避免成功率，显著优于传统的基于规则的基线（20.7%成功率）和冲动delta-v规划基线（27.5%成功率），展示了强化学习在复杂动态环境中的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括卫星轨道管理、太空碎片监测与规避、以及未来的航天任务规划。通过提高碰撞避免的成功率，可以有效降低太空碎片对卫星和航天器的威胁，促进可持续的太空活动。未来，该方法有望应用于更复杂的航天任务中，提升自主导航和决策能力。
📄 摘要（原文）
Collision avoidance systems are commonly used to avoid fragmentation events occurring in Low-Earth Orbit (LEO) and Geosynchronous Equatorial Orbit (GEO). However, these events have been growing in frequency as orbital congestion worsens with the launch of megaconstellations. Consequently, conjunction alerts and collision risks are becoming increasingly common. Current practices, which are commonly manual or rule-based, have difficulty scaling to these worsening dynamic environments. To address this intensifying situation, we propose a reinforcement-learning policy for autonomous collision avoidance, trained via Proximal Policy Optimization (PPO) along with an open-source, high-fidelity astrodynamics simulator for training and evaluation. In 1,000 deterministic GEO episodes, our agent achieves a 97.5% collision avoidance success rate, outperforming traditional controllers such as a rule-based baseline (20.7% success) and an impulsive delta-v planner baseline (27.5% success). To achieve these results, we designed a simulator to train and evaluate our agent, using real-world and simulated debris. We simulate Newtonian two-body dynamics using Sun/Moon third-body perturbations, fuel-dependent thrust, and configurable debris fields. The agent is trained with curriculum learning and shaped rewards oriented toward encouraging survival, adequate projected miss distance, and delta-v conservation. Finally, our evaluation consisted of a fully deterministic pipeline, including shared seeds, per-episode logs, and telemetry exports. Our work is a publicly available framework at https://purl.org/sat-trajectory-avoidance