論文の概要: MPC for momentum counter-balanced and zero-impulse contact with a free-spinning satellite
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.09213v1
- Date: Wed, 10 Dec 2025 00:53:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.245985
- Title: MPC for momentum counter-balanced and zero-impulse contact with a free-spinning satellite
- Title(参考訳): 自由スピン衛星との運動量逆平衡・ゼロインパルス接触のためのMPC
- Authors: Theofania Karampela, Rishie Seshadri, Florian Dörfler, Sarah H. Q. Li,
- Abstract要約: 衛星の衛星が自由スピンの標的衛星と接触する能力は、ほとんどの軌道上での任務を完了させるのに不可欠である。
本書は, 衛星通信衛星とのゼロインパルス接触を実現するために, 衛星通信衛星に対して実行可能な制御を生成する非線形モデル予測制御フレームワークを開発する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.654827623279546
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In on-orbit robotics, a servicer satellite's ability to make contact with a free-spinning target satellite is essential to completing most on-orbit servicing (OOS) tasks. This manuscript develops a nonlinear model predictive control (MPC) framework that generates feasible controls for a servicer satellite to achieve zero-impulse contact with a free-spinning target satellite. The overall maneuver requires coordination between two separately actuated modules of the servicer satellite: (1) a moment generation module and (2) a manipulation module. We apply MPC to control both modules by explicitly modeling the cross-coupling dynamics between them. We demonstrate that the MPC controller can enforce actuation and state constraints that prior control approaches could not account for. We evaluate the performance of the MPC controller by simulating zero-impulse contact scenarios with a free-spinning target satellite via numerical Monte Carlo (MC) trials and comparing the simulation results with prior control approaches. Our simulation results validate the effectiveness of the MPC controller in maintaining spin synchronization and zero-impulse contact under operation constraints, moving contact location, and observation and actuation noise.
- Abstract(参考訳): オン・オービット・ロボティクスでは、オン・オービット・サーベイシング(OOS)のほとんどのタスクを完了させるには、衛星が自由スピンのターゲット衛星と接触する能力が不可欠である。
本書は, 衛星通信衛星とのゼロインパルス接触を実現するために, 衛星通信衛星に対して実行可能な制御を生成する非線形モデル予測制御(MPC)フレームワークを開発する。
全体としての操作には、(1)モーメント生成モジュールと(2)操作モジュールの2つの分離されたアクティベートされたモジュール間の調整が必要である。
両モジュール間の相互結合のダイナミクスを明示的にモデル化することにより,MPCを両モジュールの制御に適用する。
我々は,MPCコントローラが従来の制御手法では説明できないアクティベーションや状態制約を強制できることを実証した。
モンテカルロ (MC) の数値実験により, ゼロインパルス接触シナリオと自由スピンターゲット衛星とのシミュレーションを行い, シミュレーション結果と事前制御手法との比較により, MPCコントローラの性能評価を行った。
シミュレーションの結果,動作制約下でのスピン同期およびゼロインパルス接触,移動接触位置,観測およびアクティベーションノイズに対するMPCコントローラの有効性が検証された。
関連論文リスト
- Lightweight Model Predictive Control for Spacecraft Rendezvous Attitude Synchronization [39.146761527401424]
本研究は、2つの軽量モデル予測制御(MPC)アプローチを導入し、宇宙船のランデブー同期時の反応輪を用いた姿勢追跡を行う。
我々は単一ループとデュアルループMPCを開発し、後者は内部ループ内に安定化フィードバックコントローラを組み込み、線形時間不変システムを生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-19T13:58:55Z) - Safe Whole-Body Loco-Manipulation via Combined Model and Learning-based Control [46.47619556874003]
そこで本研究では,マニピュレータアームのモデルベースアプタンス制御と足歩行の強化学習ポリシを組み合わせた全身制御を提案する。
アクセタンスコントローラは、物理的相互作用中に人間によって適用されるような外部レンチを、望ましいエンドエフェクタ速度にマッピングし、従順な振る舞いを可能にする。
6-DoFアームと手首に装着した6-DoF Force/Torqueセンサーを備えたUnitree Go2四足歩行ロボットを用いて,シミュレーションとハードウェアの両方におけるアプローチを検証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-02T22:31:12Z) - Autonomous Manipulation of Hazardous Chemicals and Delicate Objects in a Self-Driving Laboratory: A Sliding Mode Approach [3.7215125870216013]
スライディングモード制御(SMC)は、マニピュレータ力学における不確実性や乱れを管理するための堅牢なアプローチとして登場した。
本研究では,モビリティプラットフォームに搭載されたマニピュレータの動作を制御するために,双曲型タンジェント関数を用いたモデルベースSMC(MBSMC)を実装した。
PID, NMBSMCと比較すると, MBSMCはよりスムーズな運動, 最大90%の制御作業が達成された。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-18T21:05:47Z) - A Sliding Mode Controller Based on Timoshenko Beam Theory Developed for a Tendon-Driven Robotic Wrist [3.5026278670865874]
本稿では, 高精度動作制御のための効率的なスライディングモード制御器(SMC)とともに, 腱駆動型ロボット手首関節の設計と実装について述べる。
手首機構は、ティモシェンコをベースとした手法を用いて、キネマティックおよび動的特性を正確に捉える。
コントローラの有効性は、同様の手首機構のための既存のコントローラとの比較分析によって検証される。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-11T17:48:43Z) - LeLaR: The First In-Orbit Demonstration of an AI-Based Satellite Attitude Controller [0.17398560678845076]
我々は、慣性ポインティング操作のためのAIベースの姿勢制御器の軌道上での最初の成功例を示す。
コントローラーは完全にシミュレーションで訓練され、ユリウス・マクシミリアン大学(Julius-Maximilians-Universitt Wrzburg)がベルリン工科大学と共同で開発したInnoCube 3Uナノサテライトに配備された。
本稿では、AIエージェント設計、トレーニング手順の方法論、シミュレーションと実衛星の観測行動の相違、およびAIベースの姿勢制御器とInnoCubeの古典的なPD制御器の比較について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-22T17:00:25Z) - RobotDancing: Residual-Action Reinforcement Learning Enables Robust Long-Horizon Humanoid Motion Tracking [50.200035833530876]
RobotDancingはシンプルでスケーラブルなフレームワークで、残留する関節の目標を予測して、ダイナミックスの不一致を明示的に修正する。
複数分間の高エネルギー動作(ジャンプ、スピン、カートホイール)をトラッキングし、高いモーショントラッキング品質のハードウェアにゼロショットをデプロイする。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-25T03:30:34Z) - ASTREA: Introducing Agentic Intelligence for Orbital Thermal Autonomy [51.56484100374058]
ASTREAは、自律的な宇宙船運用のためのフライト・ヘリテージ・ハードウェア上で実行される最初のエージェント・システムである。
我々は,資源制約付き大規模言語モデル(LLM)エージェントと強化学習コントローラを,空間対応プラットフォームに適した非同期アーキテクチャに統合する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-16T08:52:13Z) - Interactive Character Control with Auto-Regressive Motion Diffusion Models [18.727066177880708]
リアルタイム動作合成のためのA-MDM(Auto-Regressive Motion Diffusion Model)を提案する。
我々の条件拡散モデルは初期ポーズを入力とし、前者のフレームに条件付けられた連続した動きフレームを自動回帰的に生成する。
本稿では,タスク指向サンプリング,インペインティング,階層的強化学習など,対話型制御をA-MDMに組み込む一連の手法を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-01T07:48:34Z) - Nonprehensile Riemannian Motion Predictive Control [57.295751294224765]
本稿では,リアル・ツー・シムの報酬分析手法を導入し,リアルなロボット・プラットフォームに対する行動の可能性を確実に予測する。
連続的なアクション空間でオブジェクトを反応的にプッシュするクローズドループコントローラを作成します。
我々は,RMPCが乱雑な環境だけでなく,乱雑な環境においても頑健であり,ベースラインよりも優れていることを観察した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-15T18:50:04Z)
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。