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AI讓空間站機(jī)器人導(dǎo)航提速60%,狹窄通道穿梭不撞墻

   時間:2025-12-10 01:31:46 來源:IT之家編輯:快訊 IP:北京 發(fā)表評論無障礙通道
 

12 月 9 日消息,一款僅烤面包機(jī)大小的機(jī)器人剛剛在自主太空導(dǎo)航領(lǐng)域邁出關(guān)鍵一步。斯坦福大學(xué)研究人員首次在國際空間站(ISS)上成功演示了一套基于機(jī)器學(xué)習(xí)的控制系統(tǒng),標(biāo)志著軌道機(jī)器人技術(shù)的重要轉(zhuǎn)折點,為未來實現(xiàn)由機(jī)器人主導(dǎo)、僅需極少人類干預(yù)的太空任務(wù)鋪平了道路。

此次實驗以已在國際空間站部署的立方體形自由飛行機(jī)器人“Astrobee”作為測試平臺,新系統(tǒng)使其能夠在不依賴宇航員直接操控的情況下,安全穿越空間站狹窄的通道和布滿設(shè)備的內(nèi)部環(huán)境。

該研究成果已在 2025 年國際空間機(jī)器人大會(iSpaRo)上發(fā)表并展示。

更智能的運動規(guī)劃

據(jù)了解,國際空間站內(nèi)部結(jié)構(gòu)密集、相互連通,充斥著儲物架、計算機(jī)、線纜及各類實驗設(shè)備,這種復(fù)雜性給運動路徑規(guī)劃帶來了巨大挑戰(zhàn)。項目首席研究員索姆麗塔?班納吉(Somrita Banerjee)表示,這項工作是她斯坦福大學(xué)博士研究的一部分。她指出,地球上的傳統(tǒng)路徑規(guī)劃方法難以直接應(yīng)用于空間硬件。

“用于運行這些算法的星載計算機(jī),其計算資源通常比地面機(jī)器人所用的更為受限,”論文資深作者馬爾科?帕沃內(nèi)(Marco Pavone)解釋道。他補(bǔ)充說,與地面機(jī)器人相比,太空環(huán)境具有更高的不確定性,同時對安全性提出了更嚴(yán)格的要求。

為應(yīng)對這一挑戰(zhàn),研究團(tuán)隊構(gòu)建了一套基于序列凸規(guī)劃(sequential convex programming)的優(yōu)化系統(tǒng),用于生成安全且可行的路徑。然而,若每次均從零開始求解,將耗費大量計算時間,拖慢整體響應(yīng)速度。

為此,團(tuán)隊利用數(shù)千個歷史路徑解決方案訓(xùn)練了一個機(jī)器學(xué)習(xí)模型。該模型可提供一個“熱啟動”(warm start),即在優(yōu)化前給出一個基于經(jīng)驗的初始猜測。雖然所有安全約束條件依然嚴(yán)格保留,但人工智能顯著加速了整個規(guī)劃過程。

班納吉將此方法類比為:在規(guī)劃城市間路線時,不是簡單地畫一條理論上的直線,而是優(yōu)先參考人們常用的通行路徑。“你從一個有經(jīng)驗依據(jù)的起點出發(fā),再在此基礎(chǔ)上進(jìn)行優(yōu)化,”她說。

在部署至國際空間站之前,該系統(tǒng)已在 NASA 艾姆斯研究中心(Ames Research Center)的微重力模擬浮空機(jī)器人平臺上完成地面測試。當(dāng)實驗正式在空間站展開時,宇航員僅負(fù)責(zé)初始設(shè)置與收尾工作,隨后便退出操作流程。地面團(tuán)隊則通過 NASA 約翰遜航天中心(Johnson Space Center)遠(yuǎn)程發(fā)送指令。

研究團(tuán)隊共測試了 18 條飛行軌跡,每條軌跡分別以標(biāo)準(zhǔn)“冷啟動”方式和 AI 驅(qū)動的“熱啟動”方式各執(zhí)行一次。結(jié)果明確顯示:“在更具挑戰(zhàn)性的場景下,我們的方法速度提升了 50% 至 60%,”班納吉表示。這些挑戰(zhàn)場景包括狹小空間穿行以及需要復(fù)雜旋轉(zhuǎn)動作的機(jī)動操作。

為未來任務(wù)做準(zhǔn)備

目前,NASA 已將該系統(tǒng)評定為技術(shù)就緒等級(Technology Readiness Level, TRL)5 級,表明其已在真實運行環(huán)境中得到驗證,從而降低了未來任務(wù)提案與實驗的技術(shù)風(fēng)險。

展望未來,班納吉強(qiáng)調(diào),隨著太空任務(wù)不斷拓展,自主性將變得至關(guān)重要。“當(dāng)機(jī)器人飛得離地球越來越遠(yuǎn),且任務(wù)頻率更高、成本更低時,我們不可能始終依靠地面遙操作來控制它們,”她說。

帕沃內(nèi)團(tuán)隊計劃進(jìn)一步推進(jìn)該技術(shù),采用更強(qiáng)大的人工智能模型 —— 類似于當(dāng)前驅(qū)動大語言模型和自動駕駛系統(tǒng)的核心架構(gòu),以提升機(jī)器人在深空環(huán)境中的自主決策能力。

 
 
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