在国际空间站的复杂环境中，一项突破性技术近日成功完成验证，为未来太空任务的自主化进程注入新动能。斯坦福大学研究团队开发的基于机器学习的智能导航系统，首次在真实太空场景中实现机器人自主路径规划，标志着轨道机器人技术迈入新阶段。
实验以国际空间站现役的立方体自由飞行机器人"Astrobee"为载体，验证了新系统在狭窄舱道和设备密集区域自主导航的能力。该成果已在2025年国际空间机器人大会上正式发布，其核心突破在于解决了太空环境特有的计算约束与安全挑战。
研究团队负责人马尔科·帕沃内教授指出，太空路径规划面临双重困境：一方面，星载计算机的计算能力远低于地面设备；另一方面，微重力环境中的动态不确定性要求更严格的安全保障。传统地面算法直接移植至太空硬件时，往往因计算资源不足或响应迟缓而失效。
为突破瓶颈，科研人员创新性地融合了序列凸规划与机器学习技术。他们首先构建了基础优化框架，确保路径规划严格满足安全约束条件。随后通过数千次模拟训练，使神经网络学会提供"经验性初始解"，将传统冷启动模式升级为智能热启动模式。这种类比城市导航的优化策略，使系统在复杂场景中的规划效率提升50%-60%。
项目首席研究员索姆丽塔·班纳吉博士解释道："就像规划跨城路线时优先参考常用道路，我们的系统从历史数据中提取有效模式，再结合实时环境进行动态调整。"地面测试阶段，该系统在NASA艾姆斯研究中心的微重力模拟平台已展现优异性能，最终在国际空间站完成18组对比实验，每组均包含传统方法与AI增强方法的并行验证。
实验数据显示，在需要精确旋转的狭窄通道穿越任务中，AI辅助系统的规划耗时较传统方法缩短近三分之二。更关键的是，整个过程无需宇航员持续干预，仅需完成初始设置与任务收尾，地面控制中心通过远程指令即可完成全流程监控。
这项技术已获得NASA技术就绪等级5级认证，意味着其可靠性达到真实任务应用标准。研究团队正开发基于Transformer架构的下一代模型，旨在提升深空探测场景中的自主决策能力。随着太空任务向远距离、高频次方向发展，该技术有望大幅降低对地面遥操作的依赖，为构建可持续的太空基础设施奠定基础。
