論文の概要: Neural-based Control for CubeSat Docking Maneuvers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12703v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 16:05:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:41:32.584124
• Title: Neural-based Control for CubeSat Docking Maneuvers
• Title（参考訳）: 立方体サットドッキングマニピュレータのニューラルベース制御
• Authors: Matteo Stoisa, Federica Paganelli Azza, Luca Romanelli, Mattia Varile,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Autonomous Rendezvous and Docking (RVD) have been extensively studied in recent years, addressing the stringent requirements of spacecraft dynamics variations and the limitations of GNC systems. This paper presents an innovative approach employing Artificial Neural Networks (ANN) trained through Reinforcement Learning (RL) for autonomous spacecraft guidance and control during the final phase of the rendezvous maneuver. The proposed strategy is easily implementable onboard and offers fast adaptability and robustness to disturbances by learning control policies from experience rather than relying on predefined models. Extensive Monte Carlo simulations within a relevant environment are conducted in 6DoF settings to validate our approach, along with hardware tests that demonstrate deployment feasibility. Our findings highlight the efficacy of RL in assuring the adaptability and efficiency of spacecraft RVD, offering insights into future mission expectations.
• Abstract（参考訳）: 自律ランデブーとドッキング(RVD)は近年広く研究されており、宇宙船のダイナミクスの変動とGNCシステムの限界の厳密な要求に対処している。 本稿では,RL(Reinforcement Learning)を用いて訓練されたニューラルネットワーク(ANN)を用いた,ランデブー操作の最終段階における自律型宇宙船誘導と制御のための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,事前定義されたモデルに頼るのではなく,経験から制御ポリシを学ぶことによって,障害に対する迅速な適応性と堅牢性を提供する。 関連する環境におけるモンテカルロシミュレーションを6DoF設定で実施し、我々のアプローチを検証するとともに、デプロイメントの実現可能性を示すハードウェアテストを行う。 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。

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