第102章 航天器软着陆问题(第2页)

 首先是模拟环境几乎无法百分百与现实情况一模一样，而对于一个连续的控制问题，发动机每分每秒都在不停地决策，一旦模拟环境与现实存在偏差，这种误差就会不断累积，直至完全偏离轨道。 

 其次就是策略梯度算法是不断在模拟环境中试错得来的神经网络结构，这导致算法缺乏可解释性，无法搭载各种约束条件，更无法对偏离的情况进行纠偏。 

 当然，这只是专家组的看法，孙鸿还是想了解一下作为策略梯度的创始人，江铭会怎么看待这个问题。 

 也许，真的可以通过某些方式规避这两点问题呢？ 

 孙鸿知道，在科研界有一句经久不衰的话，解决你当前面对的问题的方法一定不是从产生这个问题的领域得来的。 

 他也期待着是否从信息学跨过来的江铭能有什么办法解决航天器软着陆的难题。 

 盯着题目斟酌了半响，江铭抬头问道：“孙教授，您之前一直在研究软着陆问题吗？” 

 他一拿到题目，熟悉的感觉油然而生，立刻就发现了孙教授也把自己的研究课题当做题目出在卷子里了。 

 这些教授还真是喜欢在把自己都没解决的课堂扔在试卷里碰运气呢。 

 “咳咳...”，孙鸿教授咳嗽两声，因为小心思被发现了有些尴尬：“额...最近确实在研究...哎呀你就谈谈自己的看法吧，不用你全答出来。” 

 “那我直接说？”，江铭问道。 

 “行，你有想法就直接说吧，写不写都是一样的。”，孙鸿干脆道。 

 沉思片刻，江铭开口道。 

 “一个航天器从行星轨道一直到行星表面的着陆过程，其实是可以分成多个阶段的，在多个阶段中有着不同的目标，因此我觉得这需要把这个问题拆解为多个子问题。” 

 孙鸿不由得点头，这也是目前他们选择的主要路线。 

 “我认为应该分为主减速段、快速调整段、接近下降段和悬停段四个阶段来考虑，为每个阶段航天器建立动力学模型、确定约束，形成最优控制问题，并进行数值求解。”