ayx爱游戏官网入口:AI让世界空间站机器人导航提速60%狭隘通道络绎不撞墙

　　IT之家 12 月 9 日音讯，一款仅烤面包机巨细的机器人刚刚在自主太空导航范畴迈出要害一步。斯坦福大学研讨人员初次在世界空间站（ISS）上成功演示了一套根据机器学习的操控办理体系，标志着轨道机器人技能的重要转折点，为未来完结由机器人主导、仅需很少人类干涉的太空使命铺平了路途。

　　此次试验以已在世界空间站布置的立方体形自在飞翔机器人“Astrobee”作为测验渠道，新体系使其可以在不依赖宇航员直接操控的情况下，安全穿越空间站狭隘的通道和布满设备的内部环境。

　　该研讨成果已在 2025 年世界空间机器人大会（iSpaRo）上宣布并展现。

　　据IT之家了解，世界空间站内部结构密布、彼此连通，充满着储物架、核算机、线缆及各类试验设备，这种杂乱性给运动途径规划带来了巨大应战。项目首席研讨员索姆丽塔・班纳吉（Somrita Banerjee）标明，这项作业是她斯坦福大学博士研讨的一部分。她指出，地球上的传统途径规划办法难以直接应用于空间硬件。

　　“用于比较这些算法的星载核算机，其核算资源一般比地上机器人所用的更为受限，”论文资深作者马尔科・帕沃内（Marco Pavone）解释道。他弥补说，与地上机器人比较，太空环境具有更高的不确定性，一起对安全性提出了更严厉的要求。

　　为应对这一应战，研讨团队构建了一套根据序列凸规划（sequential convex programming）的优化体系，用于生成安全且可行的途径。但是，若每次均从零开始求解，将消耗很多核算时刻，拖慢全体响应速度。

　　为此，团队使用数千个前史途径解决方案训练了一个机器学习模型。该模型可提供一个“热启动”（warm start），即在优化前给出一个根据经历的初始猜想。尽管一切安全约束条件仍然严厉保存，但人工智能明显加快了整个规划进程。

　　班纳吉将此办法类比为：在规划城市间道路时，不是简略地画一条理论上的直线，而是优先参阅人们常用的通行途径。“你从一个有经历根据的起点动身，再在此根底上来优化，”她说。

　　在布置至世界空间站之前，该体系已在 NASA 艾姆斯研讨中心（Ames Research Center）的微重力模仿浮空机器人渠道上完结地上测验。当试验正式在空间站打开时，宇航员仅担任初始设置与收尾作业，随后便退出操作流程。地上团队则经过 NASA 约翰逊航天中心（Johnson Space Center）长途发送指令。

　　研讨团队共测验了 18 条飞翔轨道，每条轨道别离以规范“冷启动”办法和 AI 驱动的“热启动”办法各履行一次。成果清晰显现：“在更具应战性的场景下，咱们的办法速度提升了 50% 至 60%，”班纳吉标明。这些应战场景包含狭隘拥堵的空间穿行以及需求杂乱旋转动作的机动操作。

　　现在，NASA 已将该体系评定为技能安排妥当等级（Technology Readiness Level, TRL）5 级，标明其已在实在比较环境中得到验证，以此来降低了未来使命提案与试验的技能危险。

　　展望未来，班纳吉着重，跟着太空使命不断拓宽，自主性将变得至关重要。“当机器人飞得离地球越来越远，且使命频率更高、本钱更低时，咱们不可能一直依托地上遥操作来操控它们，”她说。

　　帕沃内团队方案进一步推动该技能，选用更强壮的人工智能模型 —— 类似于当时驱动大言语模型和无人驾驶体系的中心架构，以提升机器人在深空环境中的自主决议计划才能。