Журнал дистанционного зондирования и ГИС

Абстрактный

На пути к автономным операциям космических аппаратов с использованием машинного обучения

Красный Бумгар

Демократизация космических исследований во многом обусловлена ​​разработками с открытым исходным кодом малых спутников (например, Cubesats, кубических спутников размером 10x10x10 см). Одной из важнейших потребностей в ближайшем будущем для космических исследований является масштабирование операций космических аппаратов для управления десятками тысяч спутников; буквально множеством роботов в космосе со сложными динамическими системами. Проект Polaris полностью открыт, он направлен на анализ телеметрии робототехнических систем, обучение на ее основе, информирование операторов и создание знаний, которые можно передавать в различные миссии с аналогичными робототехническими активами. Этот проект состоит из трех частей: извлечение и нормализация данных из радиосигналов, собранных станциями SatNOGS (200 наземных станций с открытым исходным кодом по всему миру), модели машинного обучения для анализа зависимостей, сегментация контекстного поведения временных рядов и прогнозы для предотвращения аномалий, и, в конечном итоге, визуализация данных для объяснения моделей машинного обучения и предоставления виджетов для ситуационной осведомленности операторов. В этом докладе я расскажу о разработанных моделях машинного обучения и о том, как мы отслеживаем зависимости между телеметрией и как визуализация графов позволяет нам ориентироваться в наборах данных высокой размерности. Я поделюсь шагами, которые мы выполняем для составления будущих автономных спутниковых операций и мониторинга, и о том, как открытый исходный код играет важную роль.