用仿真与控制算法实现微重力下可变形货物的精准运输

Deformable Cargo Transport in Microgravity with Astrobee

• 基于采样模型预测控制，结合简化模型与高阶有限元模拟
• 成功控制可变形货袋在微重力环境中的运动与姿态
• 代码开源，适合机器人、航天工程研究者使用

我们提出 pyastrobee：一个基于 Python 的 Astrobee 仿真环境与控制栈，专注于货物操作与运输任务。通过使用 NASA 货物转运袋（CTB）的降阶模型，结合采样模型预测控制（MPC），实现了对高阶可变形有限元模型的控制。该方法在微重力环境下展示出初步成功。代码完全开源并附完整文档，可在 https://danielpmorton.github.io/pyastrobee 获取。

原文摘要 · Abstract (English)

We present pyastrobee: a simulation environment and control stack for Astrobee in Python, with an emphasis on cargo manipulation and transport tasks. We also demonstrate preliminary success from a sampling-based MPC controller, using reduced-order models of NASA's cargo transfer bag (CTB) to control a high-order deformable finite element model. Our code is open-source, fully documented, and available at https://danielpmorton.github.io/pyastrobee

Thank you to arXiv for use of its open access interoperability. PaperDance 不是 arXiv 官方产品；中文卡片由大模型生成，请以原文为准。