基于遗传模糊树的机器人操作空间 servicing 框架
机器人学
2025-04-22 v1 人工智能
系统与控制
系统与控制
摘要
随着轨道上卫星数量的增加，针对太空中进行维护的机器人系统自动化变得越来越重要。安全性在执行卫星维护任务时至关重要，因此所使用的控制技术必须既可信赖又高效。在本工作中，通过 Thales 的 TrUE AI Toolkit 将遗传模糊树与广泛使用的 LQR 控制方案结合，创建了一个可信且高效的控制器，用于执行太空维护的二维平面机器人机械臂。研究发现，遗传模糊-LQR 在平均性能上比最优 LQR 高出 18.5%，且对不确定性极其稳健。
引用
@article{arxiv.2504.15226,
title = {A Genetic Fuzzy-Enabled Framework on Robotic Manipulation for In-Space Servicing},
author = {Nathan Steffen and Wilhelm Louw and Nicholas Ernest and Timothy Arnett and Kelly Cohen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.15226},
year = {2025}
}