論文の概要: A Genetic Fuzzy-Enabled Framework on Robotic Manipulation for In-Space Servicing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.15226v1
• Date: Mon, 21 Apr 2025 16:57:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-29 14:34:08.584413
• Title: A Genetic Fuzzy-Enabled Framework on Robotic Manipulation for In-Space Servicing
• Title（参考訳）: 空間内収容のためのロボットマニピュレーションのための遺伝的ファジィ対応フレームワーク
• Authors: Nathan Steffen, Wilhelm Louw, Nicholas Ernest, Timothy Arnett, Kelly Cohen,
• Abstract要約: 遺伝的ファジィツリーは、ThalesのTrUE AI Toolkitを通じて広く使われているLQRコントロールスキームと組み合わせて、信頼性と効率的なコントローラを作成する。 遺伝的ファジィLQRは平均して最適LQRよりも18.5%高い性能を示し、不確実性に対して極めて堅牢であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automation of robotic systems for servicing in cislunar space is becoming extremely important as the number of satellites in orbit increases. Safety is critical in performing satellite maintenance, so the control techniques utilized must be trusted in addition to being highly efficient. In this work, Genetic Fuzzy Trees are combined with the widely used LQR control scheme via Thales' TrUE AI Toolkit to create a trusted and efficient controller for a two-degree-of-freedom planar robotic manipulator that would theoretically be used to perform satellite maintenance. It was found that Genetic Fuzzy-LQR is 18.5% more performant than optimal LQR on average, and that it is incredibly robust to uncertainty.
• Abstract（参考訳）: 軌道上の衛星の数が増加するにつれて、シスルナー空間で観測するためのロボットシステムの自動化が極めて重要になっている。 安全は衛星のメンテナンスを行う上で重要であるため、利用した制御技術は高い効率性に加えて信頼されなければならない。 この研究で、ジェネティックファジィツリーは、サレスのTrUE AI Toolkitを介して広く使われているLQRコントロールスキームと組み合わせて、2自由度平面式ロボットマニピュレータのための信頼性と効率のよいコントローラを作成し、理論的には衛星のメンテナンスに使用されるだろう。 遺伝的ファジィLQRは平均して最適LQRよりも18.5%高い性能を示し、不確実性に対して極めて堅牢であることがわかった。

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