在國際空間站（ISS）的復雜環境中，一套創新的自主導航系統近日成功完成測試，為太空機器人的未來發展開辟了新路徑。斯坦福大學研究團隊以立方體形自由飛行機器人“Astrobee”為實驗平臺，首次驗證了基于機器學習與序列凸規劃的混合控制系統，使其能夠在無需宇航員直接干預的情況下，自主穿越空間站內部密集的設備區域。

國際空間站內部布滿儲物架、實驗設備、線纜及計算機，其狹窄通道與密集結構對機器人路徑規劃提出了極高要求。傳統地面算法難以直接應用于太空場景，一方面受限于星載計算機的計算資源，另一方面需應對太空環境特有的不確定性。項目負責人索姆麗塔?班納吉指出：“太空機器人的安全約束比地面更嚴格，任何碰撞都可能引發連鎖反應。”

研究團隊開發的系統融合了序列凸規劃的優化能力與機器學習的快速決策優勢。通過數千次歷史路徑數據的訓練，模型能夠為優化算法提供“熱啟動”初始值，將原本需從零開始的計算過程轉化為基于經驗的高效迭代。這一方法顯著縮短了規劃時間——在涉及復雜旋轉或狹小空間穿行的場景中，系統響應速度提升了50%至60%。班納吉比喻道：“就像規劃跨城路線時，系統會優先參考常用道路，再根據實時路況調整方案。”

實驗過程中，宇航員僅需完成初始設置與設備回收，地面團隊則通過遠程指令控制機器人執行任務。研究團隊在空間站測試了18條飛行軌跡，每條軌跡分別采用傳統“冷啟動”與AI驅動“熱啟動”方式各執行一次。結果顯示，新系統在處理高難度機動時表現尤為突出，例如繞過障礙物時的動態調整能力與狹窄通道中的精準定位。

該技術已通過NASA技術就緒等級（TRL）5級認證，標志著其具備在真實太空環境中應用的條件。這一突破為未來深空任務奠定了基礎：隨著機器人探索范圍擴展至月球基地或火星軌道，地面遙操作的延遲問題將愈發突出，自主決策能力將成為關鍵。研究團隊計劃進一步升級系統，引入更先進的人工智能架構，以應對深空環境中更復雜的未知挑戰。

目前，該技術已引發航天領域廣泛關注。NASA艾姆斯研究中心的微重力模擬平臺此前已完成地面驗證，而此次空間站實驗的成功則證明了其在實際任務中的可靠性。隨著太空探索向自動化、低成本化方向發展，這類自主導航系統有望成為未來太空任務的核心組件，減少對人類操作的依賴，同時降低任務風險與成本。