論文の概要: Safety-Guaranteed Imitation Learning from Nonlinear Model Predictive Control for Spacecraft Close Proximity Operations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.18910v1
• Date: Thu, 19 Mar 2026 13:47:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-21 18:33:56.990334
• Title: Safety-Guaranteed Imitation Learning from Nonlinear Model Predictive Control for Spacecraft Close Proximity Operations
• Title（参考訳）: 宇宙機クローズな近接動作のための非線形モデル予測制御による安全保証模擬学習
• Abstract要約: 本稿では,宇宙船近接制御のための安全保証型,実行時効率の模倣学習フレームワークを提案する。 安全証明書にはCBF(Control Barrier Functions)、安定性にはCLF(Control Lyapunov Functions)を活用しています。 実行時分析では、市販のオフザシェルフプロセッサでリアルタイムに実現可能であることを示し、安全クリティカルな軌道上サービスのためのオンボードデプロイメントをサポートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.146761527401424
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a safety-guaranteed, runtime-efficient imitation learning framework for spacecraft close proximity control. We leverage Control Barrier Functions (CBFs) for safety certificates and Control Lyapunov Functions (CLFs) for stability as unified design principles across data generation, training, and deployment. First, a nonlinear Model Predictive Control (NMPC) expert enforces CBF constraints to provide safe reference trajectories. Second, we train a neural policy with a novel CBF-CLF-informed loss and DAgger-like rollouts with curriculum weighting, promoting data-efficiency and reducing future safety filter interventions. Third, at deployment a lightweight one-step CBF-CLF quadratic program minimally adjusts the learned control input to satisfy hard safety constraints while encouraging stability. We validate the approach for ESA-compliant close proximity operations, including fly-around with a spherical keep-out zone and final approach inside a conical approach corridor, using the Basilisk high-fidelity simulator with nonlinear dynamics and perturbations. Numerical experiments indicate stable convergence to decision points and strict adherence to safety under the filter, with task performance comparable to the NMPC expert while significantly reducing online computation. A runtime analysis demonstrates real-time feasibility on a commercial off-the-shelf processor, supporting onboard deployment for safety-critical on-orbit servicing.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,宇宙船近接制御のための安全保証型,実行時効率の模倣学習フレームワークを提案する。 安全証明書にはCBF(Control Barrier Functions)、安定性にはCLF(Control Lyapunov Functions)を活用しています。 まず、非線形モデル予測制御(NMPC)の専門家がCBFの制約を適用し、安全な参照軌道を提供する。 第2に,新たなCBF-CLFインフォームドロスとDAggerライクなロールアウト,カリキュラム重み付け,データ効率の向上,将来的な安全フィルタ介入の削減によるニューラルポリシーのトレーニングを行う。 第三に、軽量のワンステップCBF-CLF二次プログラムは、学習した制御入力を最小限に調整し、安定性を向上しつつ、ハードセーフティの制約を満たす。 本研究では, 非線形力学と摂動を用いたバシリスク高忠実度シミュレータを用いて, 球状保持領域のフライアラウンドや円錐状アプローチ廊下内への最終アプローチを含む, ESA 準拠の近接操作のアプローチを検証する。 数値実験により、決定点への安定した収束と、NMPCの専門家に匹敵するタスク性能を持つフィルタ下での安全性への厳密な固執が示され、オンライン計算の大幅な削減が図られた。 実行時分析では、市販のオフザシェルフプロセッサでリアルタイムに実現可能であることを示し、安全クリティカルな軌道上サービスのためのオンボードデプロイメントをサポートする。

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