論文の概要: Semantic Trajectory Generation for Goal-Oriented Spacecraft Rendezvous

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.09111v2
• Date: Thu, 11 Dec 2025 04:52:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-12 14:11:15.217858
• Title: Semantic Trajectory Generation for Goal-Oriented Spacecraft Rendezvous
• Title（参考訳）: ゴール指向型宇宙船レンデブーのセマンティック軌道生成
• Authors: Yuji Takubo, Arpit Dwivedi, Sukeerth Ramkumar, Luis A. Pabon, Daniele Gammelli, Marco Pavone, Simone D'Amico,
• Abstract要約: SAGESは、自然言語コマンドを高安全性の意図を反映した宇宙船軌道に変換する。 セマンティック・ガイダンス・フォー・スペース・エンジン(Semantic Guidance for Space Engine)は、人間の指令と確実に一致した軌道を生成する。 最終的に、この論文は言語対応の宇宙船生成に向けた最初の一歩となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.17542750072344
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reliable real-time trajectory generation is essential for future autonomous spacecraft. While recent progress in nonconvex guidance and control is paving the way for onboard autonomous trajectory optimization, these methods still rely on extensive expert input (e.g., waypoints, constraints, mission timelines, etc.), which limits the operational scalability in real rendezvous missions. This paper introduces SAGES (Semantic Autonomous Guidance Engine for Space), a trajectory-generation framework that translates natural-language commands into spacecraft trajectories that reflect high-level intent while respecting nonconvex constraints. Experiments in two settings -- fault-tolerant proximity operations with continuous-time constraint enforcement and a free-flying robotic platform -- demonstrate that SAGES reliably produces trajectories aligned with human commands, achieving over 90% semantic-behavioral consistency across diverse behavior modes. Ultimately, this work marks an initial step toward language-conditioned, constraint-aware spacecraft trajectory generation, enabling operators to interactively guide both safety and behavior through intuitive natural-language commands with reduced expert burden.
• Abstract（参考訳）: 将来の自律宇宙船には信頼性の高いリアルタイム軌道生成が不可欠である。 非凸誘導と制御の最近の進歩は、自律軌道最適化の道を切り開いているが、これらの手法は依然として、実際のランデブーミッションにおける運用のスケーラビリティを制限する広範囲な専門家の入力(例えば、ウェイポイント、制約、ミッションタイムラインなど)に依存している。 本稿では,SAGES(Semantic Autonomous Guidance Engine for Space)を紹介し,非凸制約を尊重しながら高レベルの意図を反映した自然言語コマンドを宇宙船軌道に変換する軌道生成フレームワークを提案する。 SAGESは、連続的な制約執行を伴うフォールトトレラントな近接操作と、自由飛行するロボットプラットフォームという2つの環境での実験によって、人間の命令に沿った軌道を確実に生成し、多様な行動モードで90%以上のセマンティック・行動整合性を達成することを示した。 究極的には、この作業は言語に適応した制約を意識した宇宙船軌道生成に向けた最初のステップであり、オペレーターは専門家の負担を減らした直感的な自然言語コマンドを通じて、安全と行動の両方を対話的にガイドすることができる。

関連論文リスト

• NoTVLA: Narrowing of Dense Action Trajectories for Generalizable Robot Manipulation [54.87964060934928]
  VLA(Vision-Language-Action)モデルは、現実の展開において重要な障壁に直面している。 本稿では,軌道の狭小化に焦点を絞った新しい手法として,軌道の狭小化(Narrowing of Trajectory)VLAフレームワークを提案する。 NoTVLAは2つのクリティカルな制約の下で動作しながら、pi0よりも優れたパフォーマンスと一般化を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-04T18:26:55Z)
• Agile Tradespace Exploration for Space Rendezvous Mission Design via Transformers [22.891825351056823]
  宇宙船のランデブーは軌道上でのサービスとデブリの除去を可能にし、スケーラブルな宇宙経済の基礎を形成している。 本稿では,幅広い飛行時間のミッションを設計するための枠組みを提案する。 このフレームワークは、より少ないイテレーションでソリューションに一般化する高品質な初期推定を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-03T22:28:46Z)
• Discrete Diffusion for Reflective Vision-Language-Action Models in Autonomous Driving [55.13109926181247]
  離散拡散による安全な軌道生成のためのリフレクション機構を統合した学習ベースのフレームワークであるReflectDriveを紹介する。 我々のアプローチの中心は、勾配のない反復的な自己補正を行う、安全を意識した反射機構である。 本手法は目標条件付き軌道生成から始まり,マルチモーダル運転動作をモデル化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-24T13:35:15Z)
• PMG: Progressive Motion Generation via Sparse Anchor Postures Curriculum Learning [5.247557449370603]
  ProMoGenは、軌跡誘導とスパースアンカー動作制御を統合する新しいフレームワークである。 ProMoGenは、統合トレーニングプロセス内で、二重制御パラダイムと単一制御パラダイムの両方をサポートする。 われわれのアプローチはパーソナライズされた動作と構造化されたガイダンスをシームレスに統合し、最先端の手法を著しく上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-23T13:51:42Z)
• LTLDoG: Satisfying Temporally-Extended Symbolic Constraints for Safe Diffusion-based Planning [12.839846486863308]
  本研究では,新しい静的かつ時間的に拡張された制約/命令に準拠する長い水平軌道を生成することに焦点を当てる。 本稿では、線形時間論理を用いて指定された命令を与えられた逆プロセスの推論ステップを変更する、データ駆動拡散に基づくフレームワーク、 finiteDoGを提案する。 ロボットナビゲーションと操作の実験では、障害物回避と訪問シーケンスを指定する公式を満たす軌道を生成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-07T11:54:22Z)
• TLControl: Trajectory and Language Control for Human Motion Synthesis [68.09806223962323]
  本稿では,人間のリアルな動き合成のための新しい手法であるTLControlを提案する。 低レベルのTrajectoryと高レベルのLanguage semanticsコントロールが組み込まれている。 インタラクティブで高品質なアニメーション生成には実用的である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-28T18:54:16Z)
• Pre-training General Trajectory Embeddings with Maximum Multi-view Entropy Coding [36.18788551389281]
  軌道埋め込みはタスク性能を向上させることができるが、高い計算コストを発生させ、限られたトレーニングデータ可用性に直面する可能性がある。 既存の軌道埋め込み手法は、特定の下流タスクに対するバイアスによる一般的な埋め込み学習の難しさに直面している。 一般的な包括的軌跡埋め込み学習のための多視点エントロピー符号化(MMTEC)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-29T08:16:20Z)
• 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)

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。