Review of Autonomous Space Robotic Manipulators for On-Orbit Servicing and Active Debris Removal
Notice bibliographique
Résumé
The increasing demand for on-orbit servicing (OOS) tasks, such as satellite repair, space debris removal, refueling, and upgrades, has driven the need for advanced robotic systems capable of autonomous and precise operations in space. At the core of these tasks are unmanned spacecraft equipped with robotic manipulators designed to execute critical capture and manipulation maneuvers. This paper presents a comprehensive review of space robotic missions and methodologies for effective OOS and space debris removal. It examines control strategies applied across different phases of these missions, with a focus on their implementation in 2 operational modes: free-floating and free-flying. Detailed discussions are provided on methodologies for the pre-capture phase, covering both motion planning and vision-based estimation. For the post-capture phase, the paper explores control methods designed to stabilize captured targets. Additionally, it investigates ground verification experiments, which are crucial for validating the performance of space robots under microgravity-like conditions. These experiments yield valuable insights into the dynamic behavior of space robotic systems and play an important role in advancing space robotics research. By consolidating recent advancements and identifying key technological gaps, this review highlights future research directions aimed at improving the reliability, adaptability, and safety of robotic manipulators in addressing the challenges of OOS and space debris removal.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».