論文の概要: Optimization of body configuration and joint-driven attitude
stabilization for transformable spacecrafts under solar radiation pressure
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.08435v2
- Date: Thu, 18 May 2023 09:57:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-20 01:01:53.828643
- Title: Optimization of body configuration and joint-driven attitude
stabilization for transformable spacecrafts under solar radiation pressure
- Title(参考訳): 太陽放射圧下での変換可能な宇宙船の体構成と関節駆動姿勢安定化の最適化
- Authors: Yuki Kubo, Toshihiro Chujo
- Abstract要約: 本稿では、太陽放射圧(SRP)下での変換可能な宇宙船の新しい姿勢制御技術について述べる。
そのうちの1つは任意のSRP力とトルクを得るための関節角最適化であり、もう1つは関節角アクチュエータによって駆動される運動量減衰制御である。
本論文は、使い捨て推進剤を使わずに、トランスフォーマブル宇宙船の高制御冗長性を最大限に活用することに貢献している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.579764309794105
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A solar sail is one of the most promising space exploration system because of
its theoretically infinite specific impulse using solar radiation pressure
(SRP). Recently, some researchers proposed "transformable spacecrafts" that can
actively reconfigure their body configurations with actuatable joints. The
transformable spacecrafts are expected to greatly enhance orbit and attitude
control capability due to its high redundancy in control degree of freedom if
they are used like solar sails. However, its large number of input poses
difficulties in control, and therefore, previous researchers imposed strong
constraints to limit its potential control capabilities. This paper addresses
novel attitude control techniques for the transformable spacecrafts under SRP.
The authors have constructed two proposed methods; one of those is a joint
angle optimization to acquire arbitrary SRP force and torque, and the other is
a momentum damping control driven by joint angle actuation. Our proposed
methods are formulated in general forms and applicable to any transformable
spacecraft that has front faces that can dominantly receive SRP on each body.
Validity of the proposed methods are confirmed by numerical simulations. This
paper contributes to making most of the high control redundancy of
transformable spacecrafts without consuming any expendable propellants, which
is expected to greatly enhance orbit and attitude control capability.
- Abstract(参考訳): 太陽セイルは、理論上は太陽放射圧(SRP)を用いた特異なインパルスのため、最も有望な宇宙探査システムの一つである。
近年、一部の研究者は、アクチュアブルジョイントで身体構成を積極的に再構成できる「トランスフォーマブル宇宙船」を提案している。
変換可能な宇宙船は、太陽帆のように使用される場合の自由度を制御する高い冗長性のため、軌道と姿勢制御能力を大きく向上することが期待されている。
しかし、その大量の入力は制御に困難をもたらすため、以前の研究者は制御能力を制限するために強い制約を課した。
本稿では,SRPによるトランスフォーマブル宇宙船の姿勢制御技術について述べる。
著者らは, 任意のsrp力とトルクを得るための関節角度最適化と, 関節角度の揺らぎによって駆動される運動量減衰制御の2つの方法を提案している。
提案手法は一般的な形態で定式化され,各体にSRPを優先的に受け取ることができる前面を持つ変換可能な宇宙船に適用できる。
数値シミュレーションにより,提案手法の有効性を確認した。
本報告は, 軌道・姿勢制御能力の大幅な向上を期待できる拡張可能な推進剤を使わずに, トランスフォーマブル宇宙船の高制御冗長化に寄与する。
関連論文リスト
- Neural-based Control for CubeSat Docking Maneuvers [0.0]
本稿では、強化学習(RL)によって訓練されたニューラルネットワーク(ANN)を用いた革新的なアプローチを提案する。
提案した戦略は実装が容易であり、経験から制御ポリシーを学習することで、高速な適応性と障害に対する堅牢性を提供する。
本研究は、宇宙機RVDの適応性と効率の確保におけるRLの有効性を強調し、今後のミッションへの期待について考察した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-16T16:05:46Z) - Function Approximation for Reinforcement Learning Controller for Energy from Spread Waves [69.9104427437916]
マルチジェネレータ・ウェーブ・エナジー・コンバータ(WEC)は、スプレッド・ウェーブと呼ばれる異なる方向から来る複数の同時波を処理しなければならない。
これらの複雑な装置は、エネルギー捕獲効率、維持を制限する構造的ストレスの低減、高波に対する積極的な保護という複数の目的を持つコントローラを必要とする。
本稿では,システム力学のシーケンシャルな性質をモデル化する上で,ポリシーと批判ネットワークの異なる機能近似について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-17T02:04:10Z) - Spacecraft Autonomous Decision-Planning for Collision Avoidance: a
Reinforcement Learning Approach [0.0]
本研究は、強化学習技術に基づく宇宙船における自律的なCA意思決定機能の実装を提案する。
提案フレームワークは,軌道上の破片の状態を不完全な監視し,正確な衝突回避策(CAM)を実行するためのポリシーをAIシステムが効果的に学習できるようにする。
目的は、CAMを自律的に実施するための意思決定プロセスを、人間の介入なしに宇宙船に委譲することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-29T10:15:33Z) - Optimality Principles in Spacecraft Neural Guidance and Control [16.59877059263942]
我々は、エンドツーエンドの神経誘導と制御アーキテクチャ(以下、G&CNetと呼ばれる)は、最適な原則に従って行動することの重荷をオンボードで転送できると主張している。
このようにして、センサー情報はリアルタイムで最適な計画に変換され、ミッションの自律性と堅牢性が向上する。
本稿では、惑星間移動、着陸、近接操作のシミュレーションにおいて、そのようなニューラルネットワークのトレーニングにおいて得られた主な成果について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-22T14:48:58Z) - Inverted Landing in a Small Aerial Robot via Deep Reinforcement Learning
for Triggering and Control of Rotational Maneuvers [11.29285364660789]
高速で頑健な逆着陸は、特に機内でのセンシングと計算に完全に依存しながらも、空中ロボットにとって難しい偉業である。
これまでの研究では、一連の視覚的手がかりとキネマティックな動作の間に直接的な因果関係が特定され、小型の空中ロボットでこの困難なエアロバティックな操作を確実に実行することができた。
本研究では、まずDeep Reinforcement Learningと物理シミュレーションを用いて、頑健な逆着陸のための汎用的最適制御ポリシーを得る。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-22T14:38:10Z) - Multi-squeezed state generation and universal bosonic control via a
driven quantum Rabi model [68.8204255655161]
ボゾン自由度に対する普遍的な制御は、量子ベース技術の探求において鍵となる。
ここでは、駆動量子ラビモデルを介して、ボソニックモードの興味と相互作用する単一の補助的な2レベルシステムを考える。
ガウス門と非ガウス門の大きな類を決定論的に実現することは十分であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-16T14:18:53Z) - Autonomous Aerial Robot for High-Speed Search and Intercept Applications [86.72321289033562]
高速物体把握のための完全自律飛行ロボットが提案されている。
追加のサブタスクとして、我々のシステムは、表面に近い極にある気球を自律的にピアスすることができる。
我々のアプローチは、挑戦的な国際競争で検証され、優れた結果が得られました。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-10T11:49:51Z) - Nonprehensile Riemannian Motion Predictive Control [57.295751294224765]
本稿では,リアル・ツー・シムの報酬分析手法を導入し,リアルなロボット・プラットフォームに対する行動の可能性を確実に予測する。
連続的なアクション空間でオブジェクトを反応的にプッシュするクローズドループコントローラを作成します。
我々は,RMPCが乱雑な環境だけでなく,乱雑な環境においても頑健であり,ベースラインよりも優れていることを観察した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-15T18:50:04Z) - Reinforcement Learning for Low-Thrust Trajectory Design of
Interplanetary Missions [77.34726150561087]
本稿では, 惑星間軌道のロバスト設計における強化学習の適用について検討する。
最先端アルゴリズムのオープンソース実装が採用されている。
その結果得られた誘導制御ネットワークは、堅牢な名目的軌道と関連する閉ループ誘導法の両方を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-19T15:22:15Z) - First Steps: Latent-Space Control with Semantic Constraints for
Quadruped Locomotion [73.37945453998134]
従来の四重化制御のアプローチでは、単純化された手作りのモデルが採用されている。
これにより、有効な運動範囲が縮小されているため、ロボットの能力が大幅に低下する。
この研究において、これらの課題は、構造化潜在空間における最適化として四重化制御をフレーミングすることによって解決される。
深い生成モデルは、実現可能な関節構成の統計的表現を捉え、一方、複雑な動的および終端的制約は高レベルな意味的指標によって表現される。
実世界とシミュレーションの両方で最適化された移動軌跡の実現可能性を検証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-03T07:04:18Z) - Real-Time Optimal Guidance and Control for Interplanetary Transfers
Using Deep Networks [10.191757341020216]
最適な例の模倣学習は、ネットワークトレーニングパラダイムとして使用される。
G&CNETは、宇宙船の最適誘導制御システムの実装をオンボードでリアルタイムに行うのに適している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-20T23:37:43Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。