要約
軌道中の衛星の数が増えるにつれて、Cislunar空間でのサービスのためのロボットシステムの自動化は非常に重要になっています。
安全性は衛星メンテナンスを実行する際に重要であるため、利用される制御技術は、非常に効率的であることに加えて信頼する必要があります。
この作業では、遺伝的ファジーツリーは、Thalesの真のAIツールキットを介して広く使用されているLQR制御スキームと組み合わされ、理論的に衛星メンテナンスの実行に使用される2度の平面ロボットマニピュレーターの信頼できる効率的なコントローラーを作成します。
Genetic Fuzzy-LQRは、平均して最適なLQRよりも18.5％のパフォーマンスが高く、不確実性に対して非常に堅牢であることがわかりました。
要約(オリジナル)
Automation of robotic systems for servicing in cislunar space is becoming extremely important as the number of satellites in orbit increases. Safety is critical in performing satellite maintenance, so the control techniques utilized must be trusted in addition to being highly efficient. In this work, Genetic Fuzzy Trees are combined with the widely used LQR control scheme via Thales’ TrUE AI Toolkit to create a trusted and efficient controller for a two-degree-of-freedom planar robotic manipulator that would theoretically be used to perform satellite maintenance. It was found that Genetic Fuzzy-LQR is 18.5% more performant than optimal LQR on average, and that it is incredibly robust to uncertainty.
arxiv情報
| 著者 | Nathan Steffen,Wilhelm Louw,Nicholas Ernest,Timothy Arnett,Kelly Cohen |
| 発行日 | 2025-04-21 16:57:56+00:00 |
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