論文の概要: Generalizable Spacecraft Trajectory Generation via Multimodal Learning with Transformers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11723v1
- Date: Tue, 15 Oct 2024 15:55:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-16 14:00:49.928165
- Title: Generalizable Spacecraft Trajectory Generation via Multimodal Learning with Transformers
- Title（参考訳）: 変圧器を用いたマルチモーダル学習による一般化可能な宇宙機軌道生成
- Authors: Davide Celestini, Amirhossein Afsharrad, Daniele Gammelli, Tommaso Guffanti, Gioele Zardini, Sanjay Lall, Elisa Capello, Simone D'Amico, Marco Pavone,
- Abstract要約: 本稿では,様々な問題構成にまたがって一般化する新しいトラジェクトリ生成フレームワークを提案する。
我々は、データソースから学習できる高容量トランスフォーマーニューラルネットワークを活用している。
このフレームワークはフリーフライアプラットフォームでのシミュレーションと実験を通じて検証されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.176630393074149
- License:
- Abstract: Effective trajectory generation is essential for reliable on-board spacecraft autonomy. Among other approaches, learning-based warm-starting represents an appealing paradigm for solving the trajectory generation problem, effectively combining the benefits of optimization- and data-driven methods. Current approaches for learning-based trajectory generation often focus on fixed, single-scenario environments, where key scene characteristics, such as obstacle positions or final-time requirements, remain constant across problem instances. However, practical trajectory generation requires the scenario to be frequently reconfigured, making the single-scenario approach a potentially impractical solution. To address this challenge, we present a novel trajectory generation framework that generalizes across diverse problem configurations, by leveraging high-capacity transformer neural networks capable of learning from multimodal data sources. Specifically, our approach integrates transformer-based neural network models into the trajectory optimization process, encoding both scene-level information (e.g., obstacle locations, initial and goal states) and trajectory-level constraints (e.g., time bounds, fuel consumption targets) via multimodal representations. The transformer network then generates near-optimal initial guesses for non-convex optimization problems, significantly enhancing convergence speed and performance. The framework is validated through extensive simulations and real-world experiments on a free-flyer platform, achieving up to 30% cost improvement and 80% reduction in infeasible cases with respect to traditional approaches, and demonstrating robust generalization across diverse scenario variations.
- Abstract（参考訳）: 効果的な軌道生成は、オンボード宇宙船の自律性に不可欠である。
学習に基づくウォームスタートは、軌道生成問題を解決するための魅力的なパラダイムであり、最適化法とデータ駆動法の利点を効果的に組み合わせている。
学習に基づく軌道生成の現在のアプローチは、しばしば、障害位置や最終時間要件といった主要なシーン特性が問題インスタンス全体にわたって一定であるような、固定された単一シナリオ環境に焦点を当てている。
しかし、現実的な軌道生成ではシナリオを頻繁に再構成する必要があるため、単一シナリオアプローチは潜在的に非現実的な解決策となる。
この課題に対処するために,マルチモーダルデータソースから学習可能な高容量トランスフォーマーニューラルネットワークを活用することにより,多様な問題構成を一般化する新たなトラジェクトリ生成フレームワークを提案する。
具体的には、トランスフォーマーに基づくニューラルネットワークモデルを軌道最適化プロセスに統合し、シーンレベルの情報(例えば、障害物位置、初期状態、目標状態)と軌道レベルの制約(例えば、時間境界、燃料消費目標)をマルチモーダル表現を介して符号化する。
変換器ネットワークは、非凸最適化問題に対する近似初期推定をほぼ最適に生成し、収束速度と性能を大幅に向上させる。
このフレームワークは、フリーフライアプラットフォーム上での広範なシミュレーションと実世界の実験を通じて検証され、従来のアプローチに関して、最大30%のコスト改善と80%の非実用性ケースの削減を実現し、様々なシナリオのバリエーションにわたって堅牢な一般化を実証している。
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