研究人員首次利用人工智能自主控制太空衛星的方向,這是一項重大成就,可以大大提高太空衛星的安全性和性能。
儘管 衛星 在軌道上它被攜帶著。 單詞 借助地球引力的初始運動動量和受控推力。還需要調整衛星所面向的方向。幫助使用各種工具指向正確的方向幫助管理太陽輻射的熱效應。並允許衛星在必要時重新定位。
這些機動通常由遠程控制衛星的操作員或通過編程的駐留軟件來管理。這兩種方法都需要花費大量的時間和費用。而且它沒有考慮到所有可能的情況。當工程師無法提前預測時尤其如此。
幸運的是,德國朱利葉斯·馬克西米利安·維爾茨堡大學 (JMU) 的研究人員開發並證明了 人工智能係統 無需人工輸入即可改變軌道衛星的姿態 事實證明,在真實的太空環境中自動控制衛星是可能的。
在軌測試的成功表明一切皆有可能
該項目稱為學習姿態控制在軌演示器(LeLaR),使用一種 機器學習過程 這被稱為深度強化學習,可以“教導”衛星的飛行控制軟件如何以及何時在必要時調整自己的姿態。這樣,工程師就可以有效地訓練衛星,讓其自行編程來完成同樣的事情,而不是花費數月或數年的時間直接對衛星行為進行編程。這是一個更快、更便宜的過程。
研究人員在 JMU 的實驗室中使用模擬器開發了人工智能模型。 “高保真”地訓練模型,然後將其上傳到飛機的飛行控制器 InnoCube納米衛星目前在 近地軌道–
第一次測試是在 10 月 30 日的通過期間進行的,其中包括為衛星設定目標姿態。並讓操作者自行調整。使用由新系統控制的機械反作用輪,衛星將自行調整到所需的方向。 JMU 團隊在隨後的幾次傳球中重複了這一成功。
“這次成功的測試標誌著未來衛星控制系統發展的重要一步,”JMU航空航天信息技術研究助理、LeLar團隊成員湯姆·鮑曼在報告中表示。 詹姆士大學聲明– “這表明人工智能不僅可以模擬情景。而且還可以在現實條件下進行精確且獨立的控制。”

增加人工智能自動化在衛星中的使用。
儘管JMU團隊的演示可能是衛星首次在軌道上控制自己的方向,但這並不是第一次使用人工智能係統來改進和自動化關鍵衛星功能。
美國宇航局 噴氣動力實驗室 成功的 使用自動化人工智能係統 對衛星的地面攝像頭進行“動態瞄準”以避免雲層覆蓋。經過美國海軍研究實驗室成功的實驗室測試 Autosat 系統的部署正在進行中。這使得衛星能夠自動校準自己的信號並發送和接收數據。來自加州大學戴維斯分校和 Proteus Space 的研究人員也是如此。 準備發射衛星 在接下來的幾個月裡,它將能夠自動檢查自己系統的健康狀況。這使得工程師可以自由地從事其他工作。
然而,不存在控制衛星實際運動的系統。衛星飛行控制的新方法可以為開發更簡單、更高效的衛星鋪平道路。這降低了成本並加快了部署速度。
JMU LeLaR 團隊成員 Sergio Montenegro 教授表示:“這是邁向太空完全自由的重要一步。” “我們正處於新型衛星控制系統的開端:智能、自適應和自學習。”








