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从地球上作为一个整体发射。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，机器人专家一直在尝试开发可以用于在太空中自动组装结构的系统。为了简化这个组装过程，空间结构可以采用模块化设计，这本质上意味着它们由不同的建筑模块或模块组成，可以转换成不同的形状或形式。
德国航空航天中心(DLR)和Technische Universität München (TUM)的研究人员最近开发了一种自主规划器，可用于在太空中直接组装可重构结构。该系统是在2021年IEEE航空航天会议上发表的一篇论文中介绍的，它可以让航空工程师和宇航员在太空中组装大型结构，并根据具体情况进行调整，在必要时重新配置。
“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伊斯梅尔·罗德里格斯(Ismael Rodriguez)、阿德里安·鲍尔(Adrian Bauer)和马克西莫·罗亚(Maximo Roa)通过电子邮件告诉TechXplore。“在这个项目中，我们研究了用于制造下一代卫星的模块化组件。想象一下，一颗卫星可以被创造成一组立方体模块(就像乐高积木)，卫星可以很容易地在太空中重新配置，以进行维护或更新硬件。”
卫星在轨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、罗亚和他们的同事介绍了一个可以规划这只机械臂运动的规划者。他们专门使用了一种混合规划器，这种规划器经常被用于实现基于机器人的自主制造。
“我们创建的系统由两层组成，一层是象征性的，另一层是实体的，”作者说。“考虑到所有可能的解的指数数量，验证每个解的运动学是非常昂贵的。为了迅速排除不可行的解决方案，符号层在将其传递到物理层之前，会验证可能的解决方案是否满足卫星连通性等特定条件。”
研究人员开发的规划者的“符号层”也设置了物理层获得的一系列规则。例如，如果系统试图执行一个在物理层失败的操作，它将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。这使得系统可以验证单个装配步骤实际上是由机械臂执行的，同时也考虑其独特的特征和特征(例如，其可达性，灵巧性，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系统的发展，从物理层的经验产生符号规则。”“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。”
研究人员使用的二元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:“这个工具还简化了规划过程，这对人类来说是非常困难的，特别是手动检查给定动作序列的有效性。”
研究人员通过一系列测试验证了他们的设计方案，特别是评估其拆卸模块结构部件并将其重新组装成新结构的能力。在这些测试中，他们的系统取得了显著的结果，而且还被发现具有高度的适应性，因为它能够在模拟硬件故障的场景中组装具有不同技能的机器人。
在未来，由Rodriguez, Bauer, Roa等人开发的自主规划系统可以简化空间中大型结构的组装和重构。同时，该团队希望通过考虑运动学和动力学限制来扩展系统物理层的范围。
Rodriguez, Bauer和Roa解释说:“例如，当机械臂移动立方体时，可以包括一些优化，以减少卫星受到的干扰。”“未来我们想探索的另一个研究方向是使用模式识别算法，它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过的子计划，以节省生成新计划的时间。”
