自主衛星編隊之間的任務協調

 更小的自主衛星可以幫助分析雲層的內部結構，從而更詳細地觀察地球氣候的變化。圖像來源）——NASA約翰遜空間中心地球科學與遙感單位

長期以來，航天器在太空中執行任務一直得益於一些自動操作。隨着未來幾年預計發射的衛星數量將大幅度增加，研究人員正在利用自動化及AI使它們更智能、高效。科技公司和研究人員看到了前景，即給衛星更多的機載控制，以避免造成與地球之間通信的困難，並且減少持續親自監督及遠程干預。這樣不僅可以降低運營的成本，還有可能讓航天器能夠不依靠地球上的監工，來完成更復雜的任務。小一些的、自動化的航天器可以填補大型、昂貴的通信衛星之間沒有被覆蓋的範圍，或者用於監測太空天氣或同時從不同的角度觀察地球——比如對雲層的三維實時分析或監測火山羽。

衛星監測下的雲層   圖片來源——百度圖片

通過這種方法，衛星們能夠糾正並保持在他們的軌道，避免碰撞，還能監督他們的機載系統。所有這些都使衛星自身的操作成本大大降低。

德國維爾茨堡大學機器人和遠程信息技術系主任克勞斯•席林教授一直在研究一種技術，讓一組小型自主衛星編隊飛行，彼此直接通信，組織和協調任務。這項研究的成功將會是世界首次實現小型自主衛星編隊。

衛星編隊飛行   圖片來源——百度圖片

成網工作

對於一顆重達數噸的衛星成本，他認爲可以使用一組小型衛星——甚至數百顆——來建立一個傳感器網絡。艦隊將需要更先進的協調和控制，但這比一個巨大的飛船能夠提供更好的時間和空間分辨率。

編隊衛星分工  圖片來源——百度圖片

席林教授說，雖然小型化可能會給衛星帶來一些困難，比如容易受到電子電路噪音的影響，好在複雜的軟件可以檢測和糾正這些問題，小型航天器之間的合作也可以增強它們的能力。

“對我們來說，這就像在太空中擁有一個實驗室。”德國維爾茨堡大學德國研究公司遠程信息技術中心的克勞斯•席林教授說。

”單顆衛星的情況也是如此，但在多顆衛星的層面上的信息形成的背景下，這一點變得至關重要。”

他的NetSat項目目標是在今年年底發射四顆繞地球軌道運行的小型衛星，並在地面控制的輕觸監控下測試不同程度的自主編隊。每顆衛星大約重3公斤，僅爲最大衛星的非常小的一部分。小衛星將被放置在距地表約600公里的近地軌道上。迄今爲止，席林教授和他的團隊已經利用已經進入軌道的衛星來開發和演示通信、定位和定位系統，他們目前正在爲NetSat項目測試一個電力推進系統。

這項技術還整合了20年來的研究成果，以用來控制移動機器人的隊形，並將擴展到三維空間，用於協調地面漫遊者的羣體性行爲。

克勞斯•席林與德國第一顆微衛星(一顆質量爲1公斤的衛星)，由他的團隊在2005年設計並製成。圖片來源——維爾茨堡大學

協調合作

NetSat項目航天器將能夠在約100公里直至10米的範圍內相互協調，並根據它們需要執行的任務來改變它們的隊形。

席林說，“對我們來說，這就像是在太空中有一個實驗室，我們可以在那裏進行大量的操作測試、控制測試和傳感器測試，這將有助於我們未來的任務。”

NetSat項目的工作方式是將計算能力分配給隊形內的衛星，但另一種使用人工智能(AI)來增加衛星的自主性的方法正在探索。

人工智能可以使衛星感知周圍環境，自發的決定什麼時候及怎樣操作，執行如收集圖像、分析和處理等任務，然後只選擇必要的數據傳送到地球站。

目標也可能是識別可以被監控或跟蹤的特定物體，比如地球表面的建築物、船隻或車輛，或者過濾掉雲層以提高圖像質量。

利用衛星監測物體——百度圖片

位於都靈的意大利空間技術創業公司AIKO的創始人兼首席執行官洛倫佐•費魯利奧博士說，這種衛星還可以識別需要監控的新事件或需要採取行動的異常情況。

費魯利奧博士說:“從某種意義上說，你需要檢測正在發生的事情，然後使用人工智能而不是傳統的算法，就可以自主地對這些條件做出反應。”他領導着一個名爲“海市蜃樓”的項目，利用深度學習等人工智能工具實現衛星操作的自動化。

更低的成本

這種智能的、基於AI的系統能夠確保航天器在不需要等待地面的新指令或決定的情況下完成任務，這樣就可以把重點放在關鍵問題上，而不是日常任務上——大大降低了人員配備水平，成本也低得多。

“海市蜃樓”軟件的一些功能源自無人機或自動駕駛汽車的需求。該軟件將於今年第四季度在一顆小型衛星上作爲機載實驗發射，未來有望應用在更大的航天器上。其中一個目標是展示人工智能對不同任務和任務目標的適應性——包括深空探索的可能性。費魯利奧博士補充道:“總的來說，人工智能和深度學習正在證明它們在許多不同行業的價值，在太空任務的好處還遠遠沒有得到充分的開發。”

圖片來源——百度圖片

作者: Rex Merrifield

FY: 冒泡泡

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