在系統(tǒng)分析和總結(jié)人工智能航天領(lǐng)域應(yīng)用研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,開展了智能航天體系頂層設(shè)計,從分系統(tǒng)、單星、體系等多維度研究了航天領(lǐng)域人工智能應(yīng)用分級標準,提出了智能航天體系概念內(nèi)涵,基于安全性、可用性、可擴展性等約束,提出包含底層基礎(chǔ)設(shè)施、智能算法層、體系層、應(yīng)用層等多層次的智能航天體系架構(gòu),給出了各層次的主要構(gòu)成、支撐技術(shù)、相互關(guān)系以及交互模式,可為加速推進新一代人工智能技術(shù)在航天領(lǐng)域的應(yīng)用提供參考。 

【文章來源】：航天器工程. 2020,29(05)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

智能航天體系要素

包括基于機器學習、深度學習的智能航天應(yīng)用基礎(chǔ)算法。機器學習通過利用底層基礎(chǔ)的大數(shù)據(jù)統(tǒng)計,分析導出規(guī)則或流程用于解釋數(shù)據(jù)或預(yù)測未來數(shù)據(jù);深度學習通過建立類似于人腦的分層模型結(jié)構(gòu),對輸入數(shù)據(jù)逐級提取從底層到高層的特征,從而建立從底層信號到高層語義的映射。(3)系統(tǒng)層。

航天任務(wù)是一個典型的知識處理過程,人工智能在解決航天任務(wù)的復(fù)雜邏輯推理和眾多約束條件時具有天然優(yōu)勢,航天領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用研究始于20世紀70年代末,1977年,美國國家航空航天局(NASA)機器智能與機器人學的研究小組受命研究人工智能對整個航天領(lǐng)域的影響[5],此后,航天領(lǐng)域的人工智能研究大致經(jīng)歷了誕生、萌芽、興起、重視到深化幾個階段,如圖1所示,可以看到,人工智能在航天領(lǐng)域應(yīng)用的廣度和深度都進一步拓展,人工智能已經(jīng)滲透到航天設(shè)計、研制、發(fā)射以及運行各個階段。人工智能在航天領(lǐng)域應(yīng)用主要集中在星上數(shù)據(jù)處理與解譯、自主任務(wù)規(guī)劃、自主故障檢測、多星協(xié)同以及空間機器人等方向,其中以美國的研究最具代表性,開展了一系列智能航天系統(tǒng)試驗和計劃:①戰(zhàn)術(shù)衛(wèi)星-3(TacSat-3)的運載管理試驗中對自動推理系統(tǒng)的行為問題進行了研究,自動推理系統(tǒng)主要用于故障檢測和診斷[6];②2006年發(fā)射的技術(shù)衛(wèi)星-21(TechSat-21)用于演示編隊飛行及在軌自主技術(shù),以提高快速響應(yīng)能力和改進操作效率,其自動科學與航天器(ASE)軟件被安裝在衛(wèi)星上用于實現(xiàn)在軌任務(wù)規(guī)劃、調(diào)度與執(zhí)行,以及在軌觀測規(guī)劃分配[7];③美國天基監(jiān)視系統(tǒng)具有全天時持續(xù)工作能力,可以快速掃描、發(fā)現(xiàn)、識別、跟蹤低軌至高軌目標,支持衛(wèi)星在軌性能升級,如探測更小的目標、自動跟蹤感興趣目標以及提高系統(tǒng)使用效率等[8];④NASA的深空探測計劃中[9-10],深空1號(DS-1)驗證了部分自主技術(shù),包括自主導航技術(shù)、自主遠程代理技術(shù)、自主軟件測試技術(shù)和自動代碼生成技術(shù),實現(xiàn)了一定程度的自主規(guī)劃、診斷和恢復(fù)能力;2017年,NASA宣布用開普勒探測器發(fā)現(xiàn)了第二個“太陽系”,采用了Google提供的AI模型對探測器拍攝的天文圖像進行分析;全新一代火星漫游車“火星2020”,能夠自主避障,自主選擇興趣目標、探測條件和最佳探測方案。NASA未來的深空無人探測器,歐羅巴快帆計劃和彗星漫游項目等都將全面具備AI能力。

【參考文獻】：
期刊論文
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