論文の概要: Space Debris Removal using Nano-Satellites controlled by Low-Power Autonomous Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.00465v1
• Date: Thu, 01 Jan 2026 20:28:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.598998
• Title: Space Debris Removal using Nano-Satellites controlled by Low-Power Autonomous Agents
• Title（参考訳）: 低出力自律エージェント制御ナノサテライトを用いた宇宙デブリ除去
• Authors: Dennis Christmann, Juan F. Gutierrez, Sthiti Padhi, Patrick Plörer, Aditya Takur, Simona Silvestri, Andres Gomez,
• Abstract要約: 小さなナノサテライトの群れは、地球の大気中にゴミを安全に軌道から切り離すことによって、この問題に対処することができる。 我々は、無線マイクロコントローラに自律エージェントソフトウェアを実装し、特殊なテストベッド上で実験を行い、我々のアプローチの実現可能性と全体的なエネルギー効率を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Space debris is an ever-increasing problem in space travel. There are already many old, no longer functional spacecraft and debris orbiting the earth, which endanger both the safe operation of satellites and space travel. Small nano-satellite swarms can address this problem by autonomously de-orbiting debris safely into the Earth's atmosphere. This work builds on the recent advances of autonomous agents deployed in resource-constrained platforms and shows a first simplified approach how such intelligent and autonomous nano-satellite swarms can be realized. We implement our autonomous agent software on wireless microcontrollers and perform experiments on a specialized test-bed to show the feasibility and overall energy efficiency of our approach.
• Abstract（参考訳）: 宇宙デブリは、宇宙旅行における絶え間なく増加する問題である。 すでに地球を周回する古い、機能していない宇宙船やデブリが多数存在し、衛星の安全な運用と宇宙旅行の両方を危険にさらしている。 小さなナノサテライトの群れは、地球の大気中にゴミを安全に軌道から切り離すことによって、この問題に対処することができる。 この研究は、資源が制約されたプラットフォームに展開される自律エージェントの最近の進歩に基づいており、このようなインテリジェントで自律的なナノサテライト群を実現するための、最初のシンプルなアプローチを示している。 我々は、無線マイクロコントローラに自律エージェントソフトウェアを実装し、特殊なテストベッド上で実験を行い、我々のアプローチの実現可能性と全体的なエネルギー効率を示す。

関連論文リスト

• 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)
• Emulation of satellite up-link quantum communication with entangled photons [75.38606213726906]
  我々は、極非縮退光子の超明るい光源を実証し、エミュレートされた高損失衛星シナリオにおいて量子鍵分布を行う。 先駆的なMiciusアップリンク実験の1つに対応するロスプロファイルと10kmのテレコムファイバーで区切られた地上のエンドユーザーにより、制限の1回のオーバーパスで5.2kbitのセキュアな鍵蓄積を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-05T19:14:55Z)
• Towards a Reliable Offline Personal AI Assistant for Long Duration Spaceflight [4.382282101149638]
  本稿では, GPT, Retrieval-Augmented Generation (RAG), Knowledge Graphs (KGs), Augmented Reality (AR)を統合したMETISなどの拡張システムを提案する。 そのアイデアは、宇宙飛行士が自然言語のクエリを使って、より直感的に自分のデータと対話し、ARでリアルタイム情報を視覚化できるようにすることだ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-21T18:08:42Z)
• Adversarial Machine Learning Threats to Spacecraft [1.837431956557716]
  自律性への依存が高まるにつれ、宇宙車両は自律プロセスを妨害するために設計された攻撃に対してますます脆弱になる。 本稿では、敵機械学習(AML)が宇宙船にもたらす脅威を解明し、実証することを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-14T02:42:40Z)
• Characterizing Satellite Geometry via Accelerated 3D Gaussian Splatting [0.0]
  本稿では,3次元ガウス散乱に基づく軌道上の衛星のマッピング手法を提案する。 ループ型衛星モックアップにおけるモデルトレーニングと3次元レンダリング性能を実演する。 我々のモデルでは、未知の衛星の高品質な新しいビューを、従来のNeRFベースのアルゴリズムよりも2桁近く高速にトレーニングし、レンダリングすることが可能であることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-05T00:49:56Z)
• SpaceYOLO: A Human-Inspired Model for Real-time, On-board Spacecraft Feature Detection [0.0]
  衝突の危険箇所を特定するためには、リアルタイムで自動的な宇宙船の特徴認識が必要である。 新しいアルゴリズムSpaceYOLOは、最先端のオブジェクト検出器YOLOv5を、人間にインスパイアされた意思決定プロセスに基づいて、別個のニューラルネットワークで融合する。 SpaceYOLOの自律型宇宙船検出の性能は、ハードウェア・イン・ザ・ループ実験において通常のYOLOv5と比較される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-02T02:11:39Z)
• Autonomous Aerial Robot for High-Speed Search and Intercept Applications [86.72321289033562]
  高速物体把握のための完全自律飛行ロボットが提案されている。 追加のサブタスクとして、我々のシステムは、表面に近い極にある気球を自律的にピアスすることができる。 我々のアプローチは、挑戦的な国際競争で検証され、優れた結果が得られました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-10T11:49:51Z)
• Towards Automated Satellite Conjunction Management with Bayesian Deep Learning [0.0]
  ローアース軌道は、廃棄されたロケット本体、死んだ衛星、および衝突や爆発による何百万もの破片のジャンクヤードです。 速度は28,000km/hで、これらの軌道上の衝突は断片を発生させ、ケスラー症候群として知られるさらなる衝突のカスケードを引き起こす可能性がある。 この問題に対するベイジアン深層学習のアプローチを導入し、時系列の協調データメッセージで動作する繰り返しニューラルネットワークアーキテクチャ(LSTM)を開発します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-23T02:16:54Z)
• Entanglement demonstration on board a nano-satellite [76.84500123816078]
  セキュアな通信のための量子ネットワークは、地上ノード間で絡み合った光子対を分散する大量の衛星群を用いて実現することができる。 本稿では,ナノサテライト上で動作する小型・偏光絡み型光子対光源について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-25T14:11:56Z)
• Integrating LEO Satellite and UAV Relaying via Reinforcement Learning for Non-Terrestrial Networks [51.05735925326235]
  低軌道軌道(LEO)衛星のメガコンステレーションは、低レイテンシで長距離通信を可能にする可能性がある。 軌道上の星座から選択されたLEO衛星を用いて、2つの遠距離地上端末間でパケットを転送する問題について検討する。 エンドツーエンドのデータレートを最大化するためには、衛星アソシエーションとHAPロケーションを最適化する必要がある。 本稿では, 深部強化学習(DRL)と新しい動作次元低減技術を用いてこの問題に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-26T05:39:27Z)

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。