ASTREA：为轨道热自主性引入智能体
机器人学
2025-10-14 v2 人工智能
机器学习
多智能体系统
系统与控制
系统与控制
摘要
本文提出 ASTREA——首个在航天硬件 (TRL 9) 上执行的智能体系统，用于自主航天器操作，已在国际空间站 (ISS) 上进行在轨运行。以热控制为代表性用例，将资源受限的大语言模型 (LLM) 智能体与强化学习控制器集成于异步体系结构，专为空间合格平台设计。地面实验表明，LLM 指导的监督可提升热稳定性并减少违规事件，证明了在硬件约束下将语义推理与自适应控制结合的可行性。在 ISS 上进行的在轨验证最初因推理延迟与地球低轨道 (LEO) 卫星的快速热循环不匹配而面临挑战。通过与轨道周期同步后，系统显著优于基准，违规事件减少，episode 持续时间延长，CPU 利用率得到改善。这些发现表明，未来自主航天器可采纳可扩展的智能体监督体系结构。
引用
@article{arxiv.2509.13380,
title = {ASTREA: Introducing Agentic Intelligence for Orbital Thermal Autonomy},
author = {Alejandro D. Mousist},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.13380},
year = {2025}
}
备注
Accepted for presentation at the European Space Agency's AI Start 2025 Conference (see https://atpi.eventsair.com/ai-star-2025/)