在國際空間站（ISS）的復雜環境中，一款體型小巧如烤面包機的機器人剛剛完成了一項具有里程碑意義的實驗。斯坦福大學科研團隊借助立方體形狀的自由飛行機器人“Astrobee”，成功驗證了一套基于機器學習的自主導航控制系統，為未來太空任務的自動化執行提供了關鍵技術支撐。
國際空間站內部布滿了實驗設備、線纜和儲物架，通道狹窄且結構復雜，這對機器人的運動規劃能力提出了嚴苛挑戰。傳統地面機器人的路徑規劃算法難以直接應用，原因在于星載計算機的計算資源有限，且太空環境的不確定性遠高于地面場景。項目負責人索姆麗塔·班納吉指出：“我們需要在保證安全性的前提下，讓機器人在資源受限的條件下快速做出決策。”
為解決這一問題，研究團隊開發了一套結合序列凸規劃與機器學習的混合系統。該系統首先通過優化算法生成安全路徑，再利用預先訓練的神經網絡提供“熱啟動”初始值。這種設計既保留了嚴格的安全約束，又顯著提升了計算效率。班納吉比喻道：“就像規劃跨城路線時，系統會先參考人們常用的路徑，再在此基礎上優化調整。”
在正式部署前，該系統已在NASA艾姆斯研究中心的微重力模擬平臺上完成地面測試。實際實驗中，宇航員僅需完成初始設置，后續操作完全由地面團隊通過約翰遜航天中心的遠程指令控制。測試覆蓋了18條飛行軌跡，每條軌跡分別采用傳統“冷啟動”和AI“熱啟動”方式執行。結果顯示，在狹窄空間穿行和復雜旋轉機動等高難度場景中，新系統的規劃速度提升了50%至60%。
這項成果已獲得NASA技術就緒等級5級認證，意味著其已在真實太空環境中得到驗證。研究團隊透露，下一步計劃引入更先進的人工智能架構，類似當前大語言模型和自動駕駛系統的核心設計，以增強機器人在深空環境中的自主決策能力。馬爾科·帕沃內教授強調：“隨著任務范圍擴展至月球甚至火星，機器人必須具備獨立應對未知環境的能力。”
目前，該技術已引起航天領域的廣泛關注。專家認為，此類自主導航系統的成熟將大幅降低太空任務對地面遙操作的依賴，尤其在通信延遲顯著的深空探測中，機器人的獨立決策能力將成為任務成功的關鍵。斯坦福團隊的研究為未來構建全自動太空任務體系奠定了重要基礎。
