Для космических роботов улучшен метод оценки неисправностей активных космических аппаратов и предотвращения столкновений

Автономные роботы, работающие в сложных или опасных условиях, должны уметь различать одновременные поломки привода и датчика. Однако связанные режим неисправности и неопределенность физического состояния создают сложную задачу оптимизации, которую существующие методы решить не могут.

В своем методе безопасной оценки неисправностей ученые объединили поиск по дереву в пространстве убеждений, маргинальную фильтрацию и неравенство концентрации. Этот подход реализован в активном поиске по дереву (s-FEAST) — планировщике, активно диагностирующем системные неисправности с учетом вероятностных ограничений состояния.

Теоретический анализ показывает, что s-FEAST сходится к оптимальным политикам. Эффективность подхода подтверждена экспериментально на моделировании столкновения с кометой и численным моделированием.