論文の概要: Neural-Rendezvous: Provably Robust Guidance and Control to Encounter Interstellar Objects
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.04883v6
- Date: Wed, 13 Nov 2024 23:34:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-15 15:22:37.830065
- Title: Neural-Rendezvous: Provably Robust Guidance and Control to Encounter Interstellar Objects
- Title（参考訳）: ニューラルレンデブー : 星間物体の観測におけるロバスト誘導と制御
- Authors: Hiroyasu Tsukamoto, Soon-Jo Chung, Yashwanth Kumar Nakka, Benjamin Donitz, Declan Mages, Michel Ingham,
- 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。
ニューラルレンデブースは、期待される宇宙船の配送誤差に比例して高い確率指数を与えることを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.247490901520671
- License:
- Abstract: Interstellar objects (ISOs) 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 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 loss function directly penalizing the MPC state trajectory tracking error. We show that Neural-Rendezvous provides a high probability exponential bound on the expected spacecraft delivery error, the proof of which leverages stochastic incremental stability analysis. In particular, it is used to construct a non-negative function with a supermartingale property, explicitly accounting for the ISO state uncertainty and the local nature of nonlinear state estimation guarantees. In numerical simulations, Neural-Rendezvous is demonstrated to satisfy the expected error bound for 100 ISO candidates. This performance is also empirically validated using our spacecraft simulator and in high-conflict and distributed UAV swarm reconfiguration with up to 20 UAVs.
- Abstract（参考訳）: 恒星間天体(ISO)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可能性が高い。
しかし、一般的に高い傾斜率と相対速度を持つ低軌道のため、従来のヒト・イン・ザ・ループのアプローチによる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遭遇する深層学習に基づく誘導制御フレームワークであるNeural-Rendezvousについて述べる。
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、そのハイパーパラメータは、MPC状態軌跡追跡エラーを直接ペナルティ化する損失関数でチューニングされる。
Neural-Rendezvous は、期待される宇宙船の配送誤差に高い確率指数的境界を与え、その証明は確率的漸進安定性解析を利用することを示す。
特に、ISO状態の不確かさと非線形状態推定保証の局所的性質を明示的に考慮し、スーパーマーチンゲール特性を持つ非負関数を構築するために用いられる。
数値シミュレーションでは、100のISO候補に対して期待される誤差を満たすために、Neural-Rendezvousが示されている。
この性能は、我々の宇宙船シミュレーターと、最大20個のUAVで高速で分散されたUAVスウォーム再構成を用いて実証的に検証されている。
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