在國際空間站（ISS）的復雜環境中，一套創新的機器人控制系統剛剛完成了一項里程碑式的實驗。斯坦福大學的研究團隊以空間站內現有的立方體形自由飛行機器人“Astrobee”為平臺，首次驗證了基于機器學習的自主導航技術。這一突破為未來太空任務的自動化執行奠定了基礎，有望大幅減少人類干預的需求。

國際空間站內部布滿了實驗設備、儲物架和線纜，其狹窄的通道和密集的結構對機器人的運動規劃提出了極高要求。傳統地面機器人的路徑規劃算法難以直接應用于太空環境，因為星載計算機的計算資源有限，且太空操作對安全性的要求更為嚴苛。項目負責人索姆麗塔·班納吉指出，地球上的算法在空間硬件上運行時效率低下，需要針對太空場景進行優化。

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，隨后利用數千個歷史數據訓練的機器學習模型提供“熱啟動”初始值。這種方法類似于規劃城市路線時參考常用路徑，而非從零開始計算。實驗表明，在復雜場景下，新系統的規劃速度提升了50%至60%，尤其在需要精密旋轉或穿越狹小空間時表現突出。

在正式部署前，該技術已在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，宇航員僅負責初始設置，后續操作由地面團隊通過約翰遜航天中心遠程指揮。研究團隊測試了18條飛行軌跡，每條軌跡分別采用傳統“冷啟動”和AI驅動的“熱啟動”方式執行。結果顯示，AI輔助的路徑規劃在計算效率和可靠性上均顯著優于傳統方法。

NASA已將該技術評定為技術就緒等級5級，意味著其已在真實太空環境中得到驗證。這一認證將降低未來任務提案的技術風險，為機器人執行深空探測、空間站維護等任務鋪平道路。研究團隊強調，隨著太空任務向更遠距離、更高頻率的方向發展，機器人的自主決策能力將成為關鍵。

目前，團隊正探索將更先進的人工智能模型集成到系統中，例如借鑒大語言模型和自動駕駛技術的核心架構。這些改進有望進一步提升機器人在未知環境中的適應能力，使其在無需地面指令的情況下完成復雜任務。這一研究方向不僅適用于太空探索，也可能為地球上的自主機器人技術提供新思路。