論文の概要: Optimality Principles in Spacecraft Neural Guidance and Control
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13078v1
- Date: Mon, 22 May 2023 14:48:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-23 15:26:34.758304
- Title: Optimality Principles in Spacecraft Neural Guidance and Control
- Title（参考訳）: 宇宙機神経誘導制御における最適原理
- Authors: Dario Izzo, Emmanuel Blazquez, Robin Ferede, Sebastien Origer,
Christophe De Wagter, Guido C.H.E. de Croon
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.59877059263942
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Spacecraft and drones aimed at exploring our solar system are designed to
operate in conditions where the smart use of onboard resources is vital to the
success or failure of the mission. Sensorimotor actions are thus often derived
from high-level, quantifiable, optimality principles assigned to each task,
utilizing consolidated tools in optimal control theory. The planned actions are
derived on the ground and transferred onboard where controllers have the task
of tracking the uploaded guidance profile. Here we argue that end-to-end neural
guidance and control architectures (here called G&CNets) allow transferring
onboard the burden of acting upon these optimality principles. In this way, the
sensor information is transformed in real time into optimal plans thus
increasing the mission autonomy and robustness. We discuss the main results
obtained in training such neural architectures in simulation for interplanetary
transfers, landings and close proximity operations, highlighting the successful
learning of optimality principles by the neural model. We then suggest drone
racing as an ideal gym environment to test these architectures on real robotic
platforms, thus increasing confidence in their utilization on future space
exploration missions. Drone racing shares with spacecraft missions both limited
onboard computational capabilities and similar control structures induced from
the optimality principle sought, but it also entails different levels of
uncertainties and unmodelled effects. Furthermore, the success of G&CNets on
extremely resource-restricted drones illustrates their potential to bring
real-time optimal control within reach of a wider variety of robotic systems,
both in space and on Earth.
- Abstract（参考訳）: 太陽系の探査を目的とした宇宙船やドローンは、機内資源のスマート使用がミッションの成功や失敗に欠かせない状況下で運用されるように設計されている。
したがって、感覚運動は各タスクに割り当てられた高レベルで定量化可能な最適性原理から導出され、最適制御理論における統合ツールを利用する。
計画されたアクションは地上で導き出され、コントローラがアップロードされたガイダンスプロファイルを追跡するタスクをオンボードで行う。
ここでは、エンドツーエンドの神経誘導制御アーキテクチャ(以下、g&cnetsと呼ばれる)は、これらの最適性原則に作用する責任をオンボードに移すことを可能にする。
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, ニューラルモデルによる最適性原理の学習を成功させたことを明らかにする。
次に、実際のロボットプラットフォーム上でこれらのアーキテクチャをテストするための理想的なジム環境としてドローンレースを提案する。
ドローンレースは、宇宙船での計算能力に制限があり、最適性原理から導かれる同様の制御構造を持つが、不確実性や非モデル化効果のレベルも異なる。
さらに、非常に資源が制限されたドローンにおけるG&CNetの成功は、宇宙と地球の両方において、より広い範囲のロボットシステムのリーチ内でリアルタイムの最適制御をもたらす可能性を示している。
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