A Genetic Fuzzy-Enabled Framework on Robotic Manipulation for In-Space Servicing

📄 arXiv: 2504.15226v1 📥 PDF

作者: Nathan Steffen, Wilhelm Louw, Nicholas Ernest, Timothy Arnett, Kelly Cohen

分类: cs.RO, cs.AI, eess.SY

发布日期: 2025-04-21

💡 一句话要点

提出基于遗传模糊树的LQR控制框架，用于空间机器人操作

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 空间机器人 在轨服务 遗传模糊系统 LQR控制 机器人控制 人工智能 鲁棒控制

📋 核心要点

  1. 现有空间机器人操作控制方法在安全性和效率上存在挑战，尤其是在不确定性环境下。
  2. 论文提出结合遗传模糊树和LQR控制的方案，利用遗传算法优化模糊规则，提升控制性能。
  3. 实验结果表明，该方法比传统LQR控制性能平均提升18.5%，并具有更强的鲁棒性。

📝 摘要（中文）

随着环月空间卫星数量的增加，空间机器人系统的自动化变得至关重要。在执行卫星维护时，安全性至关重要，因此所使用的控制技术除了高效之外，还必须是可信的。本文将遗传模糊树与广泛使用的LQR控制方案相结合，通过Thales的TrUE AI Toolkit，为理论上用于执行卫星维护的双自由度平面机器人机械臂创建了一个可信且高效的控制器。研究发现，遗传模糊-LQR的性能平均比最优LQR高18.5%，并且对不确定性具有极强的鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决空间机器人操作中，如何在保证安全性的前提下，提高控制效率和鲁棒性的问题。传统的LQR控制虽然应用广泛，但在面对复杂环境和不确定性时，性能会受到限制。此外，对于空间操作任务，控制器的可信度至关重要。

核心思路：论文的核心思路是将遗传模糊系统与LQR控制相结合。遗传模糊系统能够通过学习优化模糊规则，从而适应复杂环境和不确定性。LQR控制则提供了一个稳定的控制基础。通过结合两者的优势，可以实现更高效、更鲁棒且更可信的控制。

技术框架：整体框架包括以下几个主要模块：首先，使用遗传算法（Genetic Algorithm）生成和优化模糊规则，构建遗传模糊树（Genetic Fuzzy Tree）。然后，将遗传模糊树的输出作为LQR控制器的参数或增益。最后，通过Thales的TrUE AI Toolkit进行仿真和验证。该工具包可能提供了额外的可信性验证和安全保障。

关键创新：最重要的技术创新点在于将遗传模糊系统与LQR控制相结合，并利用遗传算法自动优化模糊规则。与传统的固定参数LQR控制相比，该方法能够根据环境变化自适应地调整控制参数，从而提高控制性能和鲁棒性。此外，使用遗传模糊树也增强了控制器的可解释性。

关键设计：论文的关键设计可能包括以下几个方面：遗传算法的编码方式（如何将模糊规则编码成染色体）、适应度函数的选择（如何评估模糊规则的性能）、模糊隶属函数的形状和参数、LQR控制器的权重矩阵Q和R的选择等。此外，TrUE AI Toolkit的使用也可能涉及到特定的参数设置和配置。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，基于遗传模糊树的LQR控制方法在性能上优于传统的最优LQR控制，平均提升了18.5%。此外，该方法对不确定性具有更强的鲁棒性，能够在复杂的空间环境中稳定运行。这些结果验证了该方法在空间机器人操作中的有效性和潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于空间卫星的在轨服务、维护和修复任务。通过提高机器人操作的自动化程度和鲁棒性，可以降低空间任务的成本和风险。此外，该方法也可推广到其他需要高可靠性和鲁棒性的机器人控制领域，例如深海探测、核电站维护等。

📄 摘要（原文）

Automation of robotic systems for servicing in cislunar space is becoming extremely important as the number of satellites in orbit increases. Safety is critical in performing satellite maintenance, so the control techniques utilized must be trusted in addition to being highly efficient. In this work, Genetic Fuzzy Trees are combined with the widely used LQR control scheme via Thales' TrUE AI Toolkit to create a trusted and efficient controller for a two-degree-of-freedom planar robotic manipulator that would theoretically be used to perform satellite maintenance. It was found that Genetic Fuzzy-LQR is 18.5% more performant than optimal LQR on average, and that it is incredibly robust to uncertainty.