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Enregistrement W4392923947 · doi:10.1002/msd2.12098

An introductory review of swarm technology for spacecraft on‐orbit servicing

2024· article· en· W4392923947 sur OpenAlexafffund
El Ghali Asri, Zheng Zhu

Notice bibliographique

RevueInternational journal of mechanical system dynamics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOptimization and Search Problems
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSpacecraftComputer scienceSwarm behaviourSystems engineeringField (mathematics)ParallelsSatellitePerspective (graphical)Space (punctuation)Artificial intelligenceAerospace engineeringEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This review paper presents a comprehensive evaluation and forward‐looking perspective on the underexplored topic of servicing target objects using spacecraft swarms. Such targets can be known or unknown, cooperative or uncooperative, and pose significant challenges in modern space operations due to their inherent complexity and unpredictability. Successfully servicing space objects is vital for active debris removal and broader on‐orbit servicing tasks such as satellite maintenance, repair, refueling, orbital assembly, and construction. Significant effort has been invested in the literature to explore the servicing of targets using a single spacecraft. Given its advantages and benefits, this paper expands the discussion to encompass a swarm approach to the problem. This review covers various single‐spacecraft approaches and presents a critical examination of the existing, although limited, body of work dedicated to servicing orbital objects using multiple spacecraft. The focus is also broadened to include some influential studies concerning the characterization, capture, and manipulation of physical objects by general multiagent systems, a subject with significant parallels to the core interest of this manuscript. Furthermore, this article also delves into the realm of simultaneous localization and mapping, highlighting its application within close‐proximity operations in space, especially when dealing with unknown uncooperative targets. Special attention is paid to the benefits that this field can receive from distributed multiagent architectures. Finally, an exploration of the promising field of swarm robotics is presented, with an emphasis on its potential to revolutionize the servicing of orbital target objects. Concurrently, a survey of general research directly engaging swarms in the orbital context is conducted. This review aims to bridge the knowledge gap and stimulate further research in the underexplored domain of servicing space targets with spacecraft swarms.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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