在国际空间站（ISS）的复杂环境中，一套创新的自主导航系统近日成功完成测试，为太空机器人的未来发展开辟了新路径。斯坦福大学研究团队以立方体形自由飞行机器人“Astrobee”为实验平台，首次验证了基于机器学习与序列凸规划的混合控制系统，使其能够在无需宇航员直接干预的情况下，自主穿越空间站内部密集的设备区域。
国际空间站内部布满储物架、实验设备、线缆及计算机，其狭窄通道与密集结构对机器人路径规划提出了极高要求。传统地面算法难以直接应用于太空场景，一方面受限于星载计算机的计算资源，另一方面需应对太空环境特有的不确定性。项目负责人索姆丽塔・班纳吉指出：“太空机器人的安全约束比地面更严格，任何碰撞都可能引发连锁反应。”
研究团队开发的系统融合了序列凸规划的优化能力与机器学习的快速决策优势。通过数千次历史路径数据的训练，模型能够为优化算法提供“热启动”初始值，将原本需从零开始的计算过程转化为基于经验的高效迭代。这一方法显著缩短了规划时间——在涉及复杂旋转或狭小空间穿行的场景中，系统响应速度提升了50%至60%。班纳吉比喻道：“就像规划跨城路线时，系统会优先参考常用道路，再根据实时路况调整方案。”
实验过程中，宇航员仅需完成初始设置与设备回收，地面团队则通过远程指令控制机器人执行任务。研究团队在空间站测试了18条飞行轨迹，每条轨迹分别采用传统“冷启动”与AI驱动“热启动”方式各执行一次。结果显示，新系统在处理高难度机动时表现尤为突出，例如绕过障碍物时的动态调整能力与狭窄通道中的精准定位。
该技术已通过NASA技术就绪等级（TRL）5级认证，标志着其具备在真实太空环境中应用的条件。这一突破为未来深空任务奠定了基础：随着机器人探索范围扩展至月球基地或火星轨道，地面遥操作的延迟问题将愈发突出，自主决策能力将成为关键。研究团队计划进一步升级系统，引入更先进的人工智能架构，以应对深空环境中更复杂的未知挑战。
目前，该技术已引发航天领域广泛关注。NASA艾姆斯研究中心的微重力模拟平台此前已完成地面验证，而此次空间站实验的成功则证明了其在实际任务中的可靠性。随着太空探索向自动化、低成本化方向发展，这类自主导航系统有望成为未来太空任务的核心组件，减少对人类操作的依赖，同时降低任务风险与成本。
