Generalizable Spacecraft Trajectory Generation via Multimodal Learning with Transformers
作者: Davide Celestini, Amirhossein Afsharrad, Daniele Gammelli, Tommaso Guffanti, Gioele Zardini, Sanjay Lall, Elisa Capello, Simone D'Amico, Marco Pavone
分类: cs.RO, cs.AI, math.OC
发布日期: 2024-10-15
备注: 8 pages, 6 figures, submitted to 2025 American Control Conference (ACC)
💡 一句话要点
提出基于Transformer多模态学习的通用航天器轨迹生成框架，提升复杂场景适应性。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 航天器轨迹生成 Transformer网络 多模态学习 轨迹优化 自主导航 泛化能力 初始猜测
📋 核心要点
- 现有基于学习的轨迹生成方法通常针对固定场景，难以应对实际中频繁变化的环境配置。
- 该论文提出利用Transformer网络学习多模态数据，从而生成适用于不同场景配置的轨迹。
- 实验结果表明，该方法在成本和可行性方面均优于传统方法，并具有良好的泛化能力。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种通用的航天器轨迹生成框架，该框架利用高容量Transformer神经网络，能够从多模态数据源中学习，从而泛化到不同的问题配置。该方法将基于Transformer的神经网络模型集成到轨迹优化过程中，通过多模态表示编码场景级信息（如障碍物位置、初始和目标状态）和轨迹级约束（如时间范围、燃料消耗目标）。Transformer网络为非凸优化问题生成接近最优的初始猜测，显著提高收敛速度和性能。通过在自由飞行平台上进行的大量仿真和真实实验验证了该框架，与传统方法相比，成本降低高达30%，不可行情况减少80%，并展示了在各种场景变化中的鲁棒泛化能力。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决航天器轨迹生成问题，现有方法通常针对特定场景设计，当场景配置（如障碍物位置、目标状态等）发生变化时，需要重新训练或调整参数，泛化能力较差。这限制了其在实际复杂环境中的应用。
核心思路：论文的核心思路是利用Transformer网络强大的学习能力，从多模态数据中学习场景信息和轨迹约束之间的关系，从而生成适用于不同场景的初始轨迹猜测。通过提供良好的初始猜测，可以加速后续的非凸优化过程，提高轨迹生成效率和质量。
技术框架：该框架将Transformer网络集成到轨迹优化流程中。首先，通过多模态表示编码场景级信息（如障碍物位置、初始和目标状态）和轨迹级约束（如时间范围、燃料消耗目标）。然后，Transformer网络基于这些编码信息生成初始轨迹猜测。最后，使用非凸优化算法对初始轨迹进行优化，得到最终轨迹。
关键创新：该方法最重要的创新点在于利用Transformer网络学习多模态数据，从而实现轨迹生成模型的泛化能力。与传统方法相比，该方法无需针对特定场景进行训练，可以适应不同的场景配置。
关键设计：论文中Transformer网络的具体结构未知，但可以推测其输入包括场景信息和轨迹约束的多模态编码，输出为初始轨迹点的坐标序列。损失函数的设计可能包括轨迹平滑性、燃料消耗、避障等约束项，以及与最优轨迹的距离。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，与传统方法相比，该方法在成本方面降低高达30%，不可行情况减少80%。此外，该方法在不同的场景配置下表现出良好的泛化能力，证明了其在实际应用中的潜力。这些结果表明，基于Transformer多模态学习的轨迹生成方法具有显著的优势。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种航天器自主导航和控制任务中，例如卫星编队飞行、空间碎片清除、行星探测等。通过提高轨迹生成效率和鲁棒性，可以降低任务成本，提高任务成功率，并为未来更复杂的空间任务提供技术支持。
📄 摘要（原文）
Effective trajectory generation is essential for reliable on-board spacecraft autonomy. Among other approaches, learning-based warm-starting represents an appealing paradigm for solving the trajectory generation problem, effectively combining the benefits of optimization- and data-driven methods. Current approaches for learning-based trajectory generation often focus on fixed, single-scenario environments, where key scene characteristics, such as obstacle positions or final-time requirements, remain constant across problem instances. However, practical trajectory generation requires the scenario to be frequently reconfigured, making the single-scenario approach a potentially impractical solution. To address this challenge, we present a novel trajectory generation framework that generalizes across diverse problem configurations, by leveraging high-capacity transformer neural networks capable of learning from multimodal data sources. Specifically, our approach integrates transformer-based neural network models into the trajectory optimization process, encoding both scene-level information (e.g., obstacle locations, initial and goal states) and trajectory-level constraints (e.g., time bounds, fuel consumption targets) via multimodal representations. The transformer network then generates near-optimal initial guesses for non-convex optimization problems, significantly enhancing convergence speed and performance. The framework is validated through extensive simulations and real-world experiments on a free-flyer platform, achieving up to 30% cost improvement and 80% reduction in infeasible cases with respect to traditional approaches, and demonstrating robust generalization across diverse scenario variations.