Credit: NASA大型空间结构，如望远镜和航天器，理想情况下应该直接在太空中组装，因为它们很难或不可能作为一个整体从地球上发射出去。然而，在一些情况下，在太空中手工组装这些技术要么非常昂贵，要么不可行。近年来，机器人专家一直在努力开发可用于在太空中自动组装结构的系统。为了简化这一组装过程，空间结构可以采用模块化设计，这实质上意味着它们由不同的积木或模块组成，这些积木或模块可以移动以创建不同的形状或形式。
德国航空航天中心(DLR)和慕尼黑工业大学(TUM)的研究人员最近开发了一种自主规划器，可用于直接在太空中组装可重构结构。该系统在2021年IEEE航空航天会议上提交的一篇论文中介绍，它可以让航空航天工程师和宇航员在太空中组装大型结构，并根据特定的使用情况进行调整，必要时进行重新配置。
“我们的论文受到了MOSAR项目的启发，”进行这项研究的三名研究人员Ismael Rodriguez、Adrian Bauer和Maximo Roa通过电子邮件告诉TechXplore。“在这个项目中，我们研究用于制造下一代卫星的模块化组件。想象一下，一颗卫星可以被创建为一个立方体模块阵列(就像乐高积木一样)，卫星可以很容易地在空间中进行重新配置，以进行维护或更新其硬件。”
在轨卫星的组装或重新配置应由机械臂完成。在他们的论文中，罗德里格斯、鲍尔、罗阿和他们的同事介绍了一种可以规划这种机械臂运动的规划器。他们特别利用了一种混合规划器，这种规划器通常用于实现基于机器人的自主制造。
作者说:“我们创建的系统由两层组成，一层是象征性的，一层是物理性的。“考虑到所有可能解的指数数量，验证每一个解的运动学是非常昂贵的。为了快速排除不可行的解决方案，符号层会在将可能的解决方案传递到物理层之前，验证它们是否满足某些条件，例如卫星的连通性。”
研究人员开发的规划器的“符号层”还设置了一系列由物理层获取的规则。例如，如果系统试图执行一个在物理层失败的操作，它会存储该信息，并避免涉及相同操作的符号解决方案。
另一方面，系统的物理层利用运动学模拟来执行给定的符号解。这允许系统验证单个装配步骤实际上可由机械臂执行，同时还考虑其独特的特征和特性(例如，其可达性、灵活性、有效载荷和运动约束)。
Rodriguez、Bauer和Roa说:“在我们看来，这项工作最大的成就是开发了一个系统，可以根据物理层的经验生成符号规则。“我们使用了不同的技术，包括二进制预测工具，来预测在给定的环境中哪些符号动作在运动学上是可行的。”
研究人员使用的二进制预测工具减少了规划机械臂运动所需的时间，在某些情况下减少了近50%。此外，通过模拟不同的场景，它可以确保特定的动作在运动学上是可执行的。
Rodriguez，Bauer和Roa说:“这个工具还简化了计划过程，这对人类来说是非常困难的，尤其是手动检查给定运动序列的有效性。
研究人员在一系列测试中验证了他们的规划器，特别是评估了它拆卸模块化结构部件并将它们重新组装成新配置的能力。在这些测试中，他们的系统取得了显著的效果，并且被发现具有很高的适应性，因为它能够在模拟硬件故障的情况下组装具有不同技能的机器人。
未来，罗德里格斯、鲍尔、罗阿和他们的同事开发的自主规划系统可以简化空间大型结构的组装和重新配置。与此同时，该团队希望通过考虑运动学和动力学限制来扩展他们系统物理层的范围。
罗德里格斯、鲍尔和罗阿解释说:“例如，可以进行一些优化，以减少机器人手臂在移动立方体时卫星受到的干扰。“我们未来希望探索的另一个研究方向是使用模式识别算法，该算法可以识别已经考虑过的子结构，这样我们就可以重用已经计算好的子计划，从而在生成新计划时节省时间。”
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