Ученые создали симулятор Pyastrobee для обучения робота Astrobee работе с мягкими грузами на МКС

Исследователи из Стэнфордского университета, Кембриджского университета и Центра Эймса NASA разработали Pyastrobee — симулятор с открытым кодом, предназначенный для обучения робота Astrobee манипуляциям с деформируемыми грузами на Международной космической станции. Эта разработка позволяет роботу эффективно перемещать мягкие грузовые мешки между модулями МКС, избегая столкновений с препятствиями.

Astrobee — система из трёх кубических свободно летающих роботов, созданная NASA для автоматизации рутинных задач астронавтов на МКС. Предыдущие испытания показали, что робот испытывает трудности при работе с деформируемыми объектами, такими как виниловые грузовые мешки, из-за сложности прогнозирования их поведения при захвате. Pyastrobee решает эту проблему, моделируя физические свойства мягких грузов и среду МКС с использованием физического движка Bullet.

Симулятор интегрирован с инструментами машинного обучения, включая библиотеки Gymnasium и Stable Baselines, что позволяет тестировать стратегии управления на основе обучения с подкреплением (RL). «Pyastrobee уникален благодаря моделированию деформируемых грузов и использованию Python, что упрощает разработку и интеграцию с другими робототехническими инструментами», — отметил Даниэль Мортон, ведущий автор исследования.

Для управления Astrobee исследователи применили модельно-предсказывающий контроллер с использованием симулятора в качестве модели движения робота и груза. Это позволило обойти сложность создания аналитических моделей для деформируемых объектов. Испытания показали, что подход обеспечивает точное перемещение грузов, а модели с разной степенью детализации позволили оценить баланс между вычислительной точностью и скоростью.

Pyastrobee доступен на GitHub и может использоваться инженерами и студентами для разработки алгоритмов космической робототехники. В будущем команда планирует повысить вычислительную эффективность контроллера, внедрить фильтры безопасности для предотвращения столкновений и исследовать совместную работу нескольких роботов Astrobee для повышения стабильности транспортировки.