論文の概要: Neural-Rendezvous: Learning-based Robust Guidance and Control to Encounter Interstellar Objects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.04883v1
• Date: Tue, 9 Aug 2022 16:25:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-10 12:34:28.801087
• Title: Neural-Rendezvous: Learning-based Robust Guidance and Control to Encounter Interstellar Objects
• Title（参考訳）: Neural-Rendezvous:学習に基づく星間物体のロバスト誘導と制御
• Authors: Hiroyasu Tsukamoto, Soon-Jo Chung, Benjamin Donitz, Michel Ingham, Declan Mages, Yashwanth Kumar Nakka
• Abstract要約: 本稿では、高速移動物体に遭遇するためのディープラーニングに基づくガイダンスおよび制御フレームワークであるNeural-Rendezvousを提案する。 スペクトル正規化ディープニューラルネットワークによってモデル化されたガイダンスポリシの上に、ポイントワイズで最小限のノルムトラッキング制御を使用する。 現実的な状態の不確実性のあるISO候補の99%に対して, 0.2km未満の終端配達誤差を達成できることが実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.2711913023646915
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Interstellar objects (ISOs), astronomical objects not gravitationally bound to the Sun, are likely representatives of primitive materials invaluable in understanding exoplanetary star systems. Due to their poorly constrained orbits with generally high inclinations and relative velocities, however, exploring ISOs with conventional human-in-the-loop approaches is significantly challenging. This paper presents Neural-Rendezvous -- a deep learning-based guidance and control framework for encountering any fast-moving objects, including ISOs, robustly, accurately, and autonomously in real-time. It uses pointwise minimum norm tracking control on top of a guidance policy modeled by a spectrally-normalized deep neural network, where its hyperparameters are tuned with a newly introduced loss function directly penalizing the state trajectory tracking error. We rigorously show that, even in the challenging case of ISO exploration, Neural-Rendezvous provides 1) a high probability exponential bound on the expected spacecraft delivery error; and 2) a finite optimality gap with respect to the solution of model predictive control, both of which are indispensable especially for such a critical space mission. In numerical simulations, Neural-Rendezvous is demonstrated to achieve a terminal-time delivery error of less than 0.2 km for 99% of the ISO candidates with realistic state uncertainty, whilst retaining computational efficiency sufficient for real-time implementation.
• Abstract（参考訳）: 恒星間天体(ISO、英: Interstellar objects)は、太陽系外惑星系を理解する上で貴重な原始物質であると考えられている。 しかし、一般に高い傾斜と相対速度を持つ制約の少ない軌道のため、従来の人軌道アプローチによるisoの探索は極めて困難である。 本稿では,ISOを含む高速移動物体にリアルタイムに遭遇するための,ディープラーニングに基づくガイダンスおよび制御フレームワークであるNeural-Rendezvousを提案する。 スペクトル正規化ディープニューラルネットワークによってモデル化された誘導ポリシーの上に、ポイントワイズ最小ノルムトラッキング制御を使用しており、ハイパーパラメータは、状態追跡エラーを直接ペナルティ化する新しく導入された損失関数とチューニングされる。 私たちは、ISO探査の難しい場合であっても、Neural-Rendezvousが提供していることを厳格に示します。 1) 期待される宇宙船の配送誤差に対する高い確率指数的拘束、及び 2) モデル予測制御の解に関する有限最適性ギャップは, どちらも特に重要な宇宙ミッションにおいて不可欠である。 数値シミュレーションでは、Neural-Rendezvousはリアルタイム実装に十分な計算効率を維持しながら、現実的な状態不確実性を持つISO候補の99%に対して0.2km未満の終端配達誤差を達成する。

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