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Transformer-Based Robust Feedback Guidance for Atmospheric Powered Landing

Carradori, Jacopo und Sagliano, Marco und Mooij, Erwin (2025) Transformer-Based Robust Feedback Guidance for Atmospheric Powered Landing. In: AIAA SciTech 2025 Forum, Seiten 1-23. American Institute of Aeronautics and Astronautics. AIAA Scitech 2025, 2025-01-06 - 2025-01-10, Orlando, United States. doi: 10.2514/6.2025-2771. ISBN 978-162410723-8.

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Offizielle URL: https://doi.org/10.2514/6.2025-2771

Kurzfassung

Rocket reusability is a key factor in enabling quicker and more cost-effective access to space. However, landing on Earth poses significant challenges due to the dynamic and highly uncertain environment. A robust Guidance, Navigation, and Control system is essential to guide the vehicle to the landing site while meeting terminal constraints and minimizing fuel consumption. This research integrates Meta-Reinforcement Learning with Gated Transformer XL Neural Networks to enhance the robustness of the powered guidance with respect to atmospheric and aerodynamic uncertainties, navigation and control errors, and dispersed initial conditions. By employing a 6-Degrees-of-Freedom dynamics model and accurate vehicle and environmental simulations, the agent learns a higher fidelity guidance policy compared to existing literature, demonstrating successful and robust performance in Monte Carlo simulations. In this complex scenario, the innovative attention-based neural networks also outperform recurrent neural networks, widely used for Reinforcement Learning-based space guidance applications.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/216757/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vorlesung)
Titel:Transformer-Based Robust Feedback Guidance for Atmospheric Powered Landing
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Carradori, JacopoTU DelftNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Sagliano, MarcoDLRhttps://orcid.org/0000-0003-1026-0693NICHT SPEZIFIZIERT
Mooij, Erwine.mooij (at) tudelft.nlNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Januar 2025
Erschienen in:AIAA SciTech 2025 Forum
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.2514/6.2025-2771
Seitenbereich:Seiten 1-23
Verlag:American Institute of Aeronautics and Astronautics
ISBN:978-162410723-8
Status:veröffentlicht
Stichwörter:6-DoF Rocket Landing; AI; Machine Learning; Transformers; Meta-Reinforcement Learning; Optimal Control; Neural Networks
Veranstaltungstitel:AIAA Scitech 2025
Veranstaltungsort:Orlando, United States
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:6 Januar 2025
Veranstaltungsende:10 Januar 2025
Veranstalter :American Institute of Aeronautics and Astronautics
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Raumtransport
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R RP - Raumtransport
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Projekt CALLISTO [RP]
Standort: Bremen
Institute & Einrichtungen:Institut für Raumfahrtsysteme > Navigations- und Regelungssysteme
Hinterlegt von: Sagliano, Marco
Hinterlegt am:26 Sep 2025 10:05
Letzte Änderung:26 Sep 2025 10:05

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