Большие космические конструкции, такие как телескопы или космические станции имеют большую массу и запускать их с Земли достаточно накладно, а иногда и вовсе невозможно. Так один запуск сверхтяжелой ракеты обходится около $2 млрд. Целесообразно большие громоздкие объекты запускать по частям или в сложенном состоянии, а сборку производить непосредственно на орбите. Применяемый ныне крупномодульный способ не всегда может быть использован при создании больших космических объектов. Сборка вручную в космосе является слишком сложной, чрезвычайно дорогостоящей, а иногда и вовсе неосуществимой.
Исследователи из Немецкого аэрокосмического центра (DLR) и Technische Universität München (TUM) разработали автономный планировщик, который можно использовать для сборки конструкций непосредственно в космосе. Эта система позволяет эффективно собирать гигантские объекты в космосе и адаптировать их для конкретных случаев использования, а при необходимости и перенастраивать их.
Учитывая громадное количество всех возможных задач и решений, очень сложно и дорого проверять кинематику для каждого из них. Поэтому была создана система, которая состоит из двух уровней - символического и физического. Чтобы быстро исключить невозможные решения, символический уровень проверяет, способен ли манипулятор выполнить данную задачу и каким оптимальным способом ее реализовать, и лишь потом передает команду на физический уровень для выполнения.
Важным достижением этой работы является разработка системы, которая генерирует символические правила на основе опыта на физическом уровне.
В случаях, если система пытается выполнить движение, которое не удается, она сохраняет эту информацию и в дальнейшем корректирует команды, содержащие подобное движение при этом дополнительно учитываются отличительные возможности и характеристики (например, его достижимость, ловкость, полезная нагрузка и ограничения движения).
Устройство предсказания действий в два раза сокращает время планирования операций, выполняемых роботизированной рукой. Более того, моделируя совершенно разные ситуации, гарантируется, что определенные действия будут кинематически выполнимыми.
Этот инструмент также упрощает процесс планирования, который был бы чрезвычайно трудным для человека, особенно при проверке вручную правильности заданной последовательности движений.
Исследователи проверили свой планировщик на серии тестов, в частности, оценив его способность разбирать компоненты модульной структуры и собирать их в совершенно новую конфигурацию. На этих испытаниях система достигла высоких результатов и показала хорошую приспосабливаемость, позволяя выполнять нестандартные задачи даже в случае моделирования сбоев оборудования.
В перспективе планируется использование алгоритма распознавания образов, который может идентифицировать объекты для полной автоматизации процесса сборки.
