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

要約

宇宙で活動する人工衛星の数が増え続け、小型衛星の大型編成に対する需要が高まり、宇宙産業（いわゆるニュースペース）の商業化が進む中、軌道上での製造工程の実現が現実に近づいている。打上げコストとリスクの削減、個別に構成された衛星の迅速なオンデマンド展開、衛星の軌道上サービスの可能性が見込まれることから、軌道上工場の実現が有望視されている。本論文では、「AI対応サイバー・フィジカル軌道上工場」プロジェクト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を網羅する、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。最新のオートメーションとインダストリー4.0生産アプローチの統合に加え、人工知能（AI）と学習アプローチをどのように使用すれば、生産プロセスをより堅牢で、耐障害性が高く、自律的なものにできるかという問題が取り上げられている。これは、後に軌道上工場という形で宇宙での衛星生産を実現するための基礎を築くものである。中心的な側面は、小型衛星をモジュラーサブシステムからマニピュレーターロボットで組み立てるロボットAIT（組立・統合・試験）システムの開発である。この生産工程をAIで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・電気的故障検出のためのニューラルネットワークの採用が含まれる。力に敏感な測定と動作訓練は、組み立て中の不確実性と公差に対処するのに役立ちます。AIが誘導するロボットアームの遠隔操作制御は人間の介入を可能にし、デジタル・プロセス・ツインはプロセスデータを表現し、生産工程全体の監督を行う。人工衛星の自動生産に向けたアプローチと結果について詳しく紹介する。

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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