评估自主检查方案：被动式与主动式卫星检查之比较
机器人学
2025-02-28 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
本文聚焦于卫星检查问题，即一个或多个检查卫星（inspectors）被任务化对因潜在故障或异常而需要对居住空间对象（RSO）进行成像或检查。检查策略常被简化为具有预定义航路点的离散动作空间，以便在经典优化和机器学习方法中实现可计算性。然而，这种离散化在某些情景下可能导致次优引导。本研究通过仿真比较探讨了多代理任务中被动式与主动式策略之间的权衡。关键因素包括RSO的动态模式、状态不确定性、未建模的进入准则，以及检查器的运动类型。评估重点关注燃料利用率和表面覆盖率。基于蒙特卡洛方法构建的被动策略评估器，以及用于训练主动检查策略的强化学习框架，本研究探讨了在何种条件下，诸如自然运动环绕（Natural Motion Circumnavigation, NMC）等被动策略，可能在性能上与基于强化学习的航路点转移等主动策略相当。
引用
@article{arxiv.2502.19556,
title = {Assessing Autonomous Inspection Regimes: Active Versus Passive Satellite Inspection},
author = {Joshua Aurand and Christopher Pang and Sina Mokhtar and Henry Lei and Steven Cutlip and Sean Phillips},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.19556},
year = {2025}
}