Online motion planning and control for autonomous on-orbit assembly with machine learning-based model predictive control
Notice bibliographique
Résumé
The future of space exploration missions highly depends on autonomous space systems. To move toward autonomy, the development of online motion planners becomes a priority, where the Model Predictive Control framework is superior in this domain. At the same time, machine learning techniques open up new horizons for designing autonomous systems. This paper proposes a novel method integrating machine learning techniques with model predictive control to perform on-orbit assembly autonomously using a robotic spacecraft. In this work, a set of machine learning models, trained using the datasets obtained from the high-fidelity model developed in our previous research, are proposed to predict a set of optimization parameters in the large-scale optimal control problem to accelerate computations for online planning. More specifically, the proposed machine learning architecture is trained on a dataset generated from the shape, size, position, and orientation of space structures present in the assembly environment to predict the closest point on space structures with respect to others; hence the minimum distance. This approach reduces the number of optimization parameters in the respective optimal control problems and speeds up computations drastically. The resulting machine learning models are later utilized within a model predictive control’s prediction horizon to propose fast online motion planners. Numerical simulations demonstrate that the proposed architecture maintains a small generalization error in computing and tracking distance between objects. Finally, the online motion planners are applied to an autonomous on-orbit assembly operation using a robotic spacecraft to show the efficiency and capability of the proposed approach. • Online motion planning and control for autonomous on-orbit assembly. • Nonlinear model predictive control for online motion planning and control of robotic spacecraft. • Machine Learning incorporation into model predictive control for motion planning and control. • Contributing to proximity operations and space exploration technologies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».