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空间非合作目标智能捕获助手

 人工智能学院

Intelligent Capture Assistant for Non-Cooperative Space Targets

本项目的核心在于显著提升空间站机械臂的操作智能化水平,通过深度融合先进的视觉大模型技术,我们不仅赋予机械臂深度理解复杂指令的能力,还确保其在太空环境下能够精准执行多样化任务。 在具体操作流程中,航天员只需以自然语言或语音下达指令,如“请捕获距离左侧舷窗2米处的碎片”,视觉大模型立即启动,它不仅解析指令的深层意图,还将抽象指令转化为一系列精细的、结构化的子任务。这些子任务随后被编译为精确的机械臂控制代码,激活预设的一系列动作序列。这一过程包括:首先,利用高精度的视觉识别技术,在复杂的太空环境中快速锁定并识别目标碎片;接着,结合机械臂自身的传感器数据,进行目标的精确定位和动态轨迹预测;随后,根据这些信息自动生成最优的路径规划策略,确保机械臂能够安全、有效地接近目标。

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项目信息

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项目负责人

罗嘉叶2022级 人工智能学院 自动化

项目成员

翟文辉2022级 电子工程学院 电子信息类

梁钰洁2022级 人工智能学院 人工智能

王霈2022级 人工智能学院 自动化专业

夏童川2023级 计算机学院(国家示范性软件学院) 软件工程

指导老师

陈斌人工智能学院 副教授

评审老师

宋原人工智能学院 工程师

望育梅人工智能学院 副教授

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该项目暂无荣誉
邮箱:buptwin@bupt.edu.cn;传真:010-62285134;电话:010-62281946;地址:北京邮电大学教一楼323; 邮编:100876
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