End-to-End Imitation Learning for Optimal Asteroid Proximity Operations
作者: Patrick Quinn, George Nehma, Madhur Tiwari
分类: cs.RO, cs.LG
发布日期: 2025-02-03
备注: 7 pages, 8 figures. Submitted to the 2025 IEEE Aerospace Conference
💡 一句话要点
提出基于模仿学习的端到端控制算法，优化小行星邻近空间探测任务。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 模仿学习 端到端控制 小行星探测 模型预测控制 航天器控制
📋 核心要点
- 深空小行星探测任务对航天器的计算资源和燃料效率提出了极高的要求，传统方法难以兼顾。
- 论文提出一种端到端的模仿学习方法，直接从原始传感器数据生成控制指令，无需复杂的状态估计。
- 通过混合MPC引导的模仿学习，在保证控制性能的同时，显著降低了计算复杂度，提升了效率。
📝 摘要（中文）
在深空小行星附近控制航天器面临诸多挑战。通信延迟需要大量使用有限的星载计算资源，同时燃料效率对于支持长期数据采集至关重要。此外，由于缺乏传统参考系，状态确定困难，因此需要一种计算和燃料效率高，并包含鲁棒状态确定系统的制导、导航和控制（GNC）流程。本文提出了一种端到端算法，利用神经网络从原始传感器数据生成接近最优的控制指令，以及一种混合模型预测控制（MPC）引导的模仿学习控制器，与传统MPC控制器相比，提高了计算效率。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决深空小行星邻近空间操作中，航天器控制面临的计算资源有限、燃料效率要求高以及状态确定困难等问题。现有方法，如传统的模型预测控制（MPC），计算复杂度高，难以满足星载计算资源有限的需求。
核心思路：论文的核心思路是利用模仿学习，训练神经网络直接从原始传感器数据学习最优控制策略。通过模仿一个性能良好的MPC控制器，神经网络可以学习到接近最优的控制指令，同时避免了复杂的优化过程，降低了计算复杂度。此外，采用混合MPC引导的模仿学习，进一步提升了学习效率和控制性能。
技术框架：整体框架包含两个主要部分：一是端到端的神经网络控制器，直接从传感器数据生成控制指令；二是混合MPC引导的模仿学习训练过程。训练过程首先使用MPC生成训练数据，然后训练神经网络模仿MPC的控制行为。在训练过程中，MPC作为引导，帮助神经网络更快地收敛到最优策略。
关键创新：最重要的创新点在于将端到端的模仿学习应用于深空航天器控制，直接从原始传感器数据学习控制策略，避免了传统方法中复杂的状态估计和优化过程。此外，混合MPC引导的模仿学习方法，结合了MPC的优化能力和神经网络的学习能力，在保证控制性能的同时，显著降低了计算复杂度。
关键设计：论文中神经网络的具体结构未知，但可以推断其输入为原始传感器数据，输出为控制指令（例如，推进器的推力大小和方向）。损失函数的设计至关重要，可能包括模仿MPC控制指令的损失、燃料消耗的损失以及状态约束的损失。MPC的设计需要考虑航天器的动力学模型、环境约束以及燃料消耗等因素。混合MPC引导的模仿学习中，MPC的参数设置和训练数据的生成策略也会影响最终的控制性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文提出了一种混合MPC引导的模仿学习控制器，与传统的MPC控制器相比，提高了计算效率。虽然论文摘要中没有给出具体的性能数据，但可以推断，该方法在保证控制性能接近最优的同时，显著降低了计算时间，使其能够在星载计算机上实时运行。具体的性能提升幅度未知，需要在论文正文中查找。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于深空探测任务，例如小行星采样、近地天体防御等。通过降低计算复杂度和提高燃料效率，可以延长航天器的在轨寿命，增加科学数据的采集量，并降低任务成本。此外，该方法还可以推广到其他资源受限的机器人控制任务中。
📄 摘要（原文）
Controlling spacecraft near asteroids in deep space comes with many challenges. The delays involved necessitate heavy usage of limited onboard computation resources while fuel efficiency remains a priority to support the long loiter times needed for gathering data. Additionally, the difficulty of state determination due to the lack of traditional reference systems requires a guidance, navigation, and control (GNC) pipeline that ideally is both computationally and fuel-efficient, and that incorporates a robust state determination system. In this paper, we propose an end-to-end algorithm utilizing neural networks to generate near-optimal control commands from raw sensor data, as well as a hybrid model predictive control (MPC) guided imitation learning controller delivering improvements in computational efficiency over a traditional MPC controller.