Large Language Models as Autonomous Spacecraft Operators in Kerbal Space Program
作者: Alejandro Carrasco, Victor Rodriguez-Fernandez, Richard Linares
分类: cs.AI, astro-ph.IM, cs.CL
发布日期: 2025-05-26
备注: Non revised version for paper going to be published in Journal of Advances in Space Research
DOI: 10.1016/j.asr.2025.06.034
🔗 代码/项目: GITHUB | HUGGINGFACE
💡 一句话要点
利用大型语言模型作为Kerbal太空计划中的自主航天器操作员
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 自主代理 空间控制 Kerbal太空计划 提示工程
📋 核心要点
- 现有自主卫星操作决策方法面临挑战，需要更智能的决策代理。
- 利用LLM的强大能力，通过提示工程和微调，构建自主决策代理。
- 在KSPDG挑战赛中，该方法取得了第二名的成绩，验证了LLM在空间控制领域的潜力。
📝 摘要（中文）
本文探索了将大型语言模型（LLM）应用于自主代理，使其能够基于用户文本提示做出决策。研究旨在将此概念应用于空间控制领域，使LLM在自主卫星操作的决策过程中发挥重要作用。作为第一步，作者为Kerbal太空计划差分博弈（KSPDG）挑战赛开发了一个纯粹基于LLM的解决方案。该挑战赛是一个公共软件设计竞赛，参赛者创建自主代理，用于在KSP游戏引擎上进行非合作空间操作中的卫星机动。该方法利用提示工程、少样本提示和微调技术，创建了一个有效的基于LLM的代理，并在比赛中排名第二。据作者所知，这项工作率先将LLM代理集成到空间研究中。该项目包含多个开放存储库，以方便复制和进一步研究。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决Kerbal太空计划差分博弈（KSPDG）挑战赛中的自主卫星操作问题。现有方法可能依赖于传统的控制算法，难以适应复杂和动态的非合作空间环境，缺乏足够的智能和灵活性。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）作为自主代理，通过理解用户指令和环境信息，自主做出决策并控制卫星的机动。这种方法旨在赋予卫星更高级别的自主性，使其能够更好地应对复杂任务。
技术框架：整体框架包括以下几个主要步骤：首先，将KSPDG环境信息和用户指令转化为LLM可以理解的文本提示。然后，利用提示工程、少样本提示和微调等技术，训练LLM代理。最后，LLM代理根据提示生成控制指令，控制卫星在KSPDG环境中执行任务。
关键创新：该研究的关键创新在于将LLM应用于空间控制领域，并将其作为自主卫星操作员。与传统的控制算法相比，LLM具有更强的理解能力和泛化能力，能够更好地适应复杂和动态的环境。此外，该研究还探索了提示工程和微调等技术，以提高LLM代理的性能。
关键设计：论文采用了提示工程技术，设计了有效的提示模板，以引导LLM生成正确的控制指令。同时，使用了少样本提示，通过提供少量示例来提高LLM的泛化能力。此外，还使用了微调技术，在KSPDG数据集上对LLM进行微调，以进一步提高其性能。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中未详细说明。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该研究提出的基于LLM的自主代理在Kerbal太空计划差分博弈（KSPDG）挑战赛中取得了第二名的成绩，验证了该方法的有效性。实验结果表明，通过提示工程、少样本提示和微调等技术，可以有效地提高LLM代理的性能，使其能够胜任复杂的空间控制任务。具体的性能数据和对比基线在论文中未详细说明。
🎯 应用场景
该研究成果具有广泛的应用前景，可应用于自主卫星操作、空间交通管理、深空探测等领域。通过利用LLM的强大能力，可以实现更智能、更高效的航天器控制，降低运营成本，提高任务成功率。未来，该技术有望应用于更复杂的空间任务，例如自主组装空间站、清理空间碎片等。
📄 摘要（原文）
Recent trends are emerging in the use of Large Language Models (LLMs) as autonomous agents that take actions based on the content of the user text prompts. We intend to apply these concepts to the field of Control in space, enabling LLMs to play a significant role in the decision-making process for autonomous satellite operations. As a first step towards this goal, we have developed a pure LLM-based solution for the Kerbal Space Program Differential Games (KSPDG) challenge, a public software design competition where participants create autonomous agents for maneuvering satellites involved in non-cooperative space operations, running on the KSP game engine. Our approach leverages prompt engineering, few-shot prompting, and fine-tuning techniques to create an effective LLM-based agent that ranked 2nd in the competition. To the best of our knowledge, this work pioneers the integration of LLM agents into space research. The project comprises several open repositories to facilitate replication and further research. The codebase is accessible on \href{https://github.com/ARCLab-MIT/kspdg}{GitHub}, while the trained models and datasets are available on \href{https://huggingface.co/OhhTuRnz}{Hugging Face}. Additionally, experiment tracking and detailed results can be reviewed on \href{https://wandb.ai/carrusk/huggingface}{Weights \& Biases