AI-enabled Cyber-Physical In-Orbit Factory — AI approaches based on digital twin technology for robotic small satellite production

要約

宇宙で活動する衛星の数が増え続けること、小型衛星のより大きな編隊に対する需要の高まり、宇宙産業の商業化（いわゆる新宇宙）に伴い、軌道上での製造プロセスの実現は現実に近づいています。
打ち上げコストとリスクを削減し、個別に構成された衛星のより迅速なオンデマンド展開が可能になるだけでなく、衛星の軌道上でのサービスの可能性も期待できるため、軌道上工場の実現というアイデアは有望なものとなっています。
本稿では、「AI活用サイバー技術」の一環として研究されている、デジタルプロセスツイン、AIベースの故障検出、遠隔操作ロボット制御などをカバーする小型衛星の軌道上工場への新しいアプローチを紹介する。
「軌道上物理工場」プロジェクト。
最新のオートメーションとインダストリー 4.0 の生産アプローチの統合に加えて、人工知能 (AI) と学習アプローチをどのように使用して生産プロセスをより堅牢、耐障害性、自律的にすることができるかという問題にも取り組んでいます。
これは、後に軌道上工場の形で宇宙で衛星生産を実現するための基礎を築きます。
中心的な側面は、モジュール式サブシステムからマニピュレータ ロボットによって小型衛星を組み立てることができるロボット AIT (組立、統合、およびテスト) システムの開発です。
AI を使用してこの生産プロセスを改善するために開発されたアプローチには、コンポーネントの光学的および電気的障害検出にニューラル ネットワークを採用することが含まれます。
力に敏感な測定と動作トレーニングは、組み立て中の不確実性や公差に対処するのに役立ちます。
AI ガイドによるロボット アームの遠隔操作制御により人間の介入が可能になり、デジタル プロセス ツインがプロセス データを表し、生産プロセス全体を監視します。
衛星製造の自動化に向けたアプローチと結果が詳細に紹介されています。

要約(オリジナル)

With the ever increasing number of active satellites in space, the rising demand for larger formations of small satellites and the commercialization of the space industry (so-called New Space), the realization of manufacturing processes in orbit comes closer to reality. Reducing launch costs and risks, allowing for faster on-demand deployment of individually configured satellites as well as the prospect for possible on-orbit servicing for satellites makes the idea of realizing an in-orbit factory promising. In this paper, we present a novel approach to an in-orbit factory of small satellites covering a digital process twin, AI-based fault detection, and teleoperated robot-control, which are being researched as part of the ‘AI-enabled Cyber-Physical In-Orbit Factory’ project. In addition to the integration of modern automation and Industry 4.0 production approaches, the question of how artificial intelligence (AI) and learning approaches can be used to make the production process more robust, fault-tolerant and autonomous is addressed. This lays the foundation for a later realisation of satellite production in space in the form of an in-orbit factory. Central aspect is the development of a robotic AIT (Assembly, Integration and Testing) system where a small satellite could be assembled by a manipulator robot from modular subsystems. Approaches developed to improving this production process with AI include employing neural networks for optical and electrical fault detection of components. Force sensitive measuring and motion training helps to deal with uncertainties and tolerances during assembly. An AI-guided teleoperated control of the robot arm allows for human intervention while a Digital Process Twin represents process data and provides supervision during the whole production process. Approaches and results towards automated satellite production are presented in detail.

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