Self-reconfiguration Strategies for Space-distributed Spacecraft

📄 arXiv: 2411.17137v1 📥 PDF

作者: Tianle Liu, Zhixiang Wang, Yongwei Zhang, Ziwei Wang, Zihao Liu, Yizhai Zhang, Panfeng Huang

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2024-11-26

💡 一句话要点

提出基于模仿学习与强化学习的分布式航天器在轨自重构策略

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 分布式航天器 在轨自重构 模仿学习 强化学习 机械臂控制 A*算法 路径规划

📋 核心要点

  1. 现有航天器设计缺乏灵活性，难以快速响应变化的任务需求，且维护成本高昂，分布式航天器组装旨在解决这些问题。
  2. 论文核心思想是结合模仿学习和强化学习，学习模块操作顺序策略，并设计机械臂运动算法执行重构任务。
  3. 通过在Unity3D中进行仿真实验，验证了所提算法在航天器模块自重构任务中的可行性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种分布式在轨航天器组装算法，未来的航天器可以在轨道上组装具有不同功能的模块，形成具有特定功能的航天器结构。这种航天器组织形式具有可重构性、快速任务响应和易于维护的优点。合理高效的在轨自重构算法对于实现分布式航天器的优势至关重要。本文采用模仿学习结合强化学习的框架，用于模块操作顺序的策略学习。然后设计了一种机械臂运动算法来执行操作序列。通过在模块表面创建地图，使用A*算法完成机械臂的路径点规划，从而实现自重构操作任务。随后，通过正向和反向运动学完成机械臂的关节规划。最后，结果在Unity3D中展示。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决分布式航天器在轨自重构问题。现有方法在处理复杂模块操作顺序时效率较低，缺乏智能化的策略学习机制，难以适应不同的任务需求。因此，需要一种能够自动学习最优操作顺序，并高效控制机械臂完成重构任务的算法。

核心思路：论文的核心思路是利用模仿学习从专家经验中学习初步策略，然后通过强化学习进一步优化策略，从而获得更高效的模块操作顺序。同时，结合A*算法进行路径规划，并利用正逆运动学进行机械臂的关节规划，实现精确的模块操作。

技术框架：整体框架包括三个主要模块：1) 基于模仿学习和强化学习的模块操作顺序策略学习模块；2) 基于A算法的机械臂路径规划模块；3) 基于正逆运动学的机械臂关节规划模块。首先，通过模仿学习和强化学习获得模块操作顺序策略。然后，在模块表面创建地图，利用A算法规划机械臂的路径点。最后，通过正逆运动学计算机械臂的关节角度，控制机械臂完成模块操作。

关键创新：论文的关键创新在于将模仿学习和强化学习相结合，用于学习模块操作顺序策略。这种方法能够充分利用专家经验，并在此基础上进行优化，从而获得更高效的策略。此外，结合A*算法和正逆运动学，实现了机械臂的精确控制。

关键设计：在策略学习模块中，使用了模仿学习进行预训练，然后使用强化学习进行微调。具体而言，使用了策略梯度算法进行强化学习。在路径规划模块中，使用了A*算法进行路径搜索，并根据机械臂的运动学约束对路径进行优化。在关节规划模块中，使用了正逆运动学方程计算机械臂的关节角度。

📊 实验亮点

论文在Unity3D中进行了仿真实验，验证了所提算法的可行性。实验结果表明，该算法能够有效地学习模块操作顺序策略，并控制机械臂完成自重构任务。虽然论文中没有给出具体的性能数据和对比基线，但仿真结果表明该方法具有一定的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于未来的空间站建设、在轨维修、以及执行特殊任务的航天器组装。通过在轨自重构，航天器可以根据任务需求灵活调整自身结构和功能，提高任务执行效率和适应性，降低发射成本和维护难度。该技术也将推动空间机器人和智能航天器的发展。

📄 摘要（原文）

This paper proposes a distributed on-orbit spacecraft assembly algorithm, where future spacecraft can assemble modules with different functions on orbit to form a spacecraft structure with specific functions. This form of spacecraft organization has the advantages of reconfigurability, fast mission response and easy maintenance. Reasonable and efficient on-orbit self-reconfiguration algorithms play a crucial role in realizing the benefits of distributed spacecraft. This paper adopts the framework of imitation learning combined with reinforcement learning for strategy learning of module handling order. A robot arm motion algorithm is then designed to execute the handling sequence. We achieve the self-reconfiguration handling task by creating a map on the surface of the module, completing the path point planning of the robotic arm using A*. The joint planning of the robotic arm is then accomplished through forward and reverse kinematics. Finally, the results are presented in Unity3D.