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Enregistrement W4409887924 · doi:10.3390/aerospace12050375

Review of On-Orbit Assembly Technology with Space Robots

2025· article· en· W4409887924 sur OpenAlexaboutno aff
Zhengwei Wang, Jinjun Duan, Wei Tian

Notice bibliographique

RevueAerospace · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpace Satellite Systems and Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrbit (dynamics)RobotAerospace engineeringSpace (punctuation)Computer scienceAeronauticsAstrobiologyEngineeringArtificial intelligencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the accelerated pace of human space exploration and the progress of other related researches, there is an increasingly urgent demand for space infrastructure, equipment, and diversified spacecraft construction for space missions, and how to efficiently, intelligently, and autonomously build corresponding facilities and equipment on orbit according to the functional requirements of different missions has become a great challenge in the field of space technology research. As an important means of automated manufacturing, the construction of on-orbit assembly systems centered on space robotics has become an emerging development trend. In view of its importance, space agencies and research institutes have successively proposed and developed a series of related programs. In order to comprehensively understand the progress of on-orbit assembly with space robots (OASR) and scientific problems involved, this paper investigates the current status of research and technological development in OASR. Firstly, the significance of OASR for space exploration and other space missions is analyzed. Secondly, the existing classification forms of on-orbit assembly are outlined and a classification idea is proposed from the point of view of the combination of space robot motion capability and assembly goals. Thirdly, the research and development status of OASR in the United States, Europe, Canada, Japan, and China is investigated. Then, based on a review of the literature on space robots to realize on-orbit assembly in space facilities, some of the key technologies involved are reviewed and discussed. Finally, this paper discusses and looks ahead to the future development trend and application prospect of the technology of OASR, reveals and explains the crucial position it occupies as well as the important role it can play in the process of human space exploration, and is expected to provide useful references for the in-depth research and development of future on-orbit assembly technology.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations25
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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