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国际电联和无线电通信
作为全球频谱协调员，无线电通信部门制定并通过了“国际电联无线电规则”——这是一套内容繁多的规则，是一部具有约束力的“国际条约”，管理着 190 多个成员国和全球约 40 个不同服务机构采用的无线电频谱和卫星轨道的使用，涉及几乎所有地面和空间无线电服务和应用。这项国际条约，即《无线电规则》，由 2007 年世界无线电通信大会 (WRC-07) 修订和更新，以实现 21 世纪的全球连通性目标。这些修订包括未来几代移动电话、航空遥测和遥控系统、包括气象应用在内的卫星服务、海上遇险和安全信号、数字广播以及无线电在预测和检测自然灾害中的应用。下一届 WRC-12 将于 2012 年 1 月 23 日至 2 月 17 日在日内瓦举行。
36-HH-4 - BWI 鹰
BWI Eagle Inc. 保证，如果正确使用和安装，Air-Eagle 遥控系统在购买之日起 1 年内不会出现材料和工艺缺陷。上述保证包括有缺陷设备的维修或更换。本保证不涵盖因外部原因造成的损坏，包括事故、电力问题、未按照产品说明使用、误用、疏忽、改装、维修、安装不当或测试不当。本有限保证以及州法律可能存在的任何默示保证仅适用于设备的原始购买者，并且仅在该购买者继续拥有设备期间有效。本保证取代所有其他明示或默示保证，包括但不限于适销性和特定用途适用性的默示保证。BWI Eagle 不提供除此处所述以外的任何明示保证。BWI 不承担任何有关适销性和特定用途适用性的默示保证。某些司法管辖区不允许排除默示保证，因此此限制可能不适用于您。要获得保修服务，请联系 BWI Eagle 获取退货材料授权。将设备退回 BWI Eagle 时，客户承担运输过程中损坏或丢失的风险，并负责产生的运输费用。
通过自然人类互动的增强现实增强的机器人秘密系统
Telekinesis在科幻文学和电影中通常描绘，是一种超级力量，用户可以控制和操纵物理互动中没有物体。在现实世界中，增强人与机器人相互作用需要与机器人臂合成人类直觉过程。本文介绍了一个机器人的远程操作系统，该系统实现了电信作业的本质，将增强现实（AR）的深刻能力与机器人手臂的操作相结合。利用AR，提出的方法为操作员提供了视觉反馈，从而促进了一定程度的控制，超过了自然接口的能力。通过使用AR驱动的视觉识别，该系统在虚拟环境中实现了操作，随后通过机器人臂在现实世界中实现。通过多个实验，我们发现该系统在远程运动操作中的错误幅度很小，满足了远程操作的需求。此外，我们的系统可以在现实世界中的对象上运行。这些实验强调了遥控系统通过AR和机器人臂的整合来帮助人类完成更广泛的任务的能力，从而提供了一种天然的人类 - 机器人相互作用方法。
在轨服务、组装和制造（OSAM）现状
AC-10 Aerocube-10 可直立空间结构的接入组装概念 ACME 带移动炮位的增材建造 AFRL 空军研究实验室 AgMan 空间系统敏捷制造 AMF 增材制造设施 AMS Alpha 磁谱仪 ANGELS 本地空间自动导航和制导实验 ARMADAS 自动可重构任务自适应数字装配系统 BONSAI 通过高级集成实现的在轨系统总线复制品 CAVE 协作式自动驾驶汽车环境 CHAPEA 机组人员健康和表现模拟 CNC 计算机数控 DARPA 国防高级研究计划局 DeSeL 可展开结构实验室 Dextre 特殊用途灵巧机械手 EASE 舱外活动结构组装实验 EBW 电子束焊接 EELV 进化型一次性运载火箭 ELSA-d Astroscale 演示的报废服务 ESPA EELV 二级有效载荷适配器 ETS 工程测试卫星 EVA 舱外活动 EXPRESS Xpedite空间站实验处理 FARE 流体采集与补给实验 FASER 现场与空间实验机器人 FDM 熔融沉积建模 FREND 前端机器人实现近期演示 GaLORE 从风化层电解中获取的气态月球氧 GEO 地球静止轨道 GOLD 通用锁存装置 HST 哈勃太空望远镜 HTP 高强度过氧化物 ISA 空间组装 ISAAC 自主自适应看护综合系统 ISFR 现场制造与修复 ISM 空间制造 ISRU 现场资源利用 ISS 国际空间站 Issl 智能空间系统接口 JEM-EF 日本实验模块——暴露设施 JEM-RMS 日本实验模块遥控系统 LANCE 用于施工和挖掘的月球连接节点 LEO 低地球轨道 LH2 液氢 LINCS 本地智能网络协作系统 LOX 液氧
AI-In-Orbit-Factory – 用于自适应机器人在轨制造模块化卫星的 AI 方法
模块化卫星架构的持续发展，加上自适应制造工艺的改进，为太空制造创新乃至在轨服务铺平了道路。目前，卫星在轨制造面临的挑战包括高度可靠、精确和自适应的制造和检查过程、解决地球上意外问题的远程操作方法，以及对所有相关活动和条件进行数字化表示以保持完全控制的手段。AI-In-Orbit-Factory 项目使用各种 AI 方法解决了每个挑战。对于在轨工厂和所有正在进行的过程的必要数字化表示，使用了基于知识的方法和数字孪生方法，从而实现了自适应、灵活和易于理解的制造过程。特别是可以描述不同制造机器之间复杂的信息流、协调生产过程的数字过程孪生和生产中卫星的数字孪生。此外，可以通过推理识别冲突和可能的错误来源。利用上述知识库和标准化模块化组件，可以根据所需的任务要求自动规划特定任务卫星的组成。在机器人操纵器的帮助下，使用高分辨率相机和参考图像对每个模块进行光学生产错误检查，然后将其集成到卫星结构中。集成后，子模块将以学习到的标称子系统行为模型作为输入，进行优化测试和异常检测程序。此外，每个操作步骤都使用力反馈和基于视觉的异常检测器进行监督。对于自动组装失败的情况，开发了具有力反馈的双边遥控系统。为了提高遥控组装的精度并减少精神和身体负荷，人类操作员需要借助自适应虚拟固定装置（触觉约束）。自适应夹具从演示和模拟中学习，并根据操作阶段进行参数化，在整个接近、定位和触觉操作阶段提供从粗到细的支持。仲裁组件检测当前操作阶段以选择合适的支撑夹具并确保平稳过渡。关键词：数字孪生、AIT、遥操作、人工智能、机器人制造本文概述了人工智能方法和我们实现可靠、自适应的在轨制造的方法，并介绍了初步结果。