Spacecraft Rendezvous 用 Language-Conditioned Safe Trajectory Generation

arXiv:2512.09111v3 Announce Type: replace-cross 要約：信頼性が高く、リアルタイムの経路生成は、将来の自律型宇宙船にとって不可欠です。非凸な導航と制御に関する最近の進歩は、搭載型の自律型経路最適化への道を開くものの、これらの手法はまだ大規模な専門家の入力（例：経路点、制約条件、ミッションタイムラインなど）に依存しており、これが複雑なミッション（例：迎合や近接操作）における運用の拡張性を制限しています。本論文では、SAGES（Semantics Autonomous Guidance Engine for Space）という経路生成フレームワークを紹介し、自然言語の指示を、非凸の制約条件を尊重しつつ上位的意図を反映した宇宙船の経路に変換する機能を備えたものとして定義します。2 つの設定（連続時間制約の執行を含む故障耐性近接操作と、自由移動ロボットプラットフォーム）における実験により、SAGES は人間のコマンドに整合した経路を確実に生成し、多様な動作モードにおいて 90% 以上の意味的・行動的整合性を達成することが示されました。最終的に、この研究は、言語条件付けで制約感知型の宇宙船経路生成への最初のステップを示しており、専門家の負担を減らしつつ、直感的な自然言語コマンドを通じて安全性と動作を相互作用で制御可能にします。

arXiv:2512.09111v3 Announce Type: replace-cross Abstract: Reliable real-time trajectory generation is essential for future autonomous spacecraft. While recent progress in nonconvex guidance and control is paving the way for onboard autonomous trajectory optimization, these methods still rely on extensive expert input (e.g., waypoints, constraints, mission timelines, etc.), which limits operational scalability in complex missions such as rendezvous and proximity operations. This paper introduces SAGES (Semantic Autonomous Guidance Engine for Space), a trajectory-generation framework that translates natural-language commands into spacecraft trajectories that reflect high-level intent while respecting nonconvex constraints. Experiments in two settings (fault-tolerant proximity operations with continuous-time constraint enforcement and a free-flying robotic platform) demonstrate that SAGES reliably produces trajectories aligned with human commands, achieving over 90% semantic-behavioral consistency across diverse behavior modes. Ultimately, this work marks an initial step toward language-conditioned, constraint-aware spacecraft trajectory generation, enabling operators to interactively guide both safety and behavior through intuitive natural-language commands with reduced expert burden.