Deep Learning Warm Starts for Trajectory Optimization on the International Space Station
作者: Somrita Banerjee, Abhishek Cauligi, Marco Pavone
分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2025-05-08 (更新: 2025-11-04)
备注: Accepted to 2025 International Conference on Space Robotics (iSpaRo). Presented at RSS 2025 Workshop on Space Robotics
💡 一句话要点
提出基于深度学习的轨迹优化加速方法，并在国际空间站Astrobee机器人上完成在轨验证。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 轨迹优化 深度学习 序列凸规划 空间机器人 自主导航
📋 核心要点
- 轨迹优化是机器人自主性的基石，但在空间飞行应用中，由于计算量大，难以满足飞行计算机的算力需求。
- 本文提出一种基于深度学习的warm start方法，利用神经网络学习轨迹生成问题的结构，从而加速轨迹优化过程。
- 在国际空间站的Astrobee机器人上进行了在轨验证，结果表明该方法能显著减少求解器迭代次数，提高计算效率。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于机器学习的warm start方法，用于加速国际空间站(ISS)上Astrobee自由飞行机器人的轨迹优化。该方法采用数据驱动的最优控制策略，训练一个神经网络来学习使用序列凸规划(SCP)解决轨迹生成问题的结构。在轨实验中，训练好的神经网络预测轨迹生成问题的解，并利用SCP求解器来保证系统的安全性约束。结果表明，该网络在包含旋转动力学的情况下，可将求解器收敛所需的迭代次数减少60%；在包含来自warm start模型训练分布的障碍物的情况下，可减少50%。这项工作代表了学习控制在航天应用中的一个重要里程碑，也是未来机器学习在自主制导、导航和控制方面取得进展的垫脚石。
🔬 方法详解
问题定义：在空间飞行任务中，轨迹优化对于机器人自主导航至关重要。然而，传统的轨迹优化方法计算量大，难以满足空间站飞行计算机的算力要求，限制了其在实际空间任务中的应用。现有的轨迹优化方法，例如序列凸规划(SCP)，虽然能够保证轨迹的安全性和可行性，但迭代求解过程耗时较长。
核心思路：本文的核心思路是利用深度学习技术，预先学习轨迹优化问题的解空间结构，从而为SCP求解器提供一个良好的初始解（warm start）。通过神经网络预测轨迹，可以显著减少SCP求解器所需的迭代次数，从而加速轨迹优化过程。这种方法结合了深度学习的快速预测能力和SCP的安全性保证。
技术框架：整体框架包含离线训练和在线部署两个阶段。离线阶段，首先生成大量的轨迹优化问题数据，然后训练一个神经网络来学习这些数据的解。在线阶段，当需要进行轨迹优化时，首先使用训练好的神经网络预测轨迹，然后将该预测结果作为SCP求解器的初始解，进行迭代优化，最终得到满足约束条件的轨迹。
关键创新：最重要的技术创新点在于将深度学习与传统的轨迹优化方法相结合，利用神经网络学习轨迹优化问题的解空间结构，从而为SCP求解器提供一个高效的warm start。与直接使用SCP求解器相比，该方法能够显著减少计算量，提高轨迹优化效率。
关键设计：神经网络的结构选择和损失函数的设计至关重要。论文中使用了某种类型的神经网络（具体结构未知）来预测轨迹。损失函数的设计需要考虑轨迹的平滑性、安全性以及与目标点的接近程度。此外，SCP求解器的参数设置也会影响最终的优化效果，例如迭代次数、收敛阈值等（具体参数未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该研究在国际空间站的Astrobee机器人上进行了在轨验证，证明了该方法的有效性。实验结果表明，在包含旋转动力学的情况下，该方法可以将SCP求解器收敛所需的迭代次数减少60%；在包含来自warm start模型训练分布的障碍物的情况下，可以减少50%。这些结果表明，该方法能够显著提高轨迹优化效率，为空间机器人的自主导航提供了有力支持。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于空间机器人自主导航、目标跟踪、避障等任务中。通过提高轨迹优化效率，可以使空间机器人能够更快地响应环境变化，执行更复杂的任务。此外，该方法还可以推广到其他计算资源受限的机器人应用场景，例如无人机、移动机器人等，具有重要的实际应用价值和广阔的应用前景。
📄 摘要（原文）
Trajectory optimization is a cornerstone of modern robot autonomy, enabling systems to compute trajectories and controls in real-time while respecting safety and physical constraints. However, it has seen limited usage in spaceflight applications due to its heavy computational demands that exceed the capability of most flight computers. In this work, we provide results on the first in-space demonstration of using machine learning-based warm starts for accelerating trajectory optimization for the Astrobee free-flying robot onboard the International Space Station (ISS). We formulate a data-driven optimal control approach that trains a neural network to learn the structure of the trajectory generation problem being solved using sequential convex programming (SCP). Onboard, this trained neural network predicts solutions for the trajectory generation problem and relies on using the SCP solver to enforce safety constraints for the system. Our trained network reduces the number of solver iterations required for convergence in cases including rotational dynamics by 60% and in cases with obstacles drawn from the training distribution of the warm start model by 50%. This work represents a significant milestone in the use of learning-based control for spaceflight applications and a stepping stone for future advances in the use of machine learning for autonomous guidance, navigation, & control.