11月11日消息，德国维尔茨堡大学（JMU）11月7日宣布，该校研究团队在轨完成了全球首次由AI自主控制的卫星姿态调整实验，标志着航天系统自主化的重要里程碑。
此次测试由该校“学习型姿态控制在轨验证项目”（LeLaR）团队执行，实验平台为一颗名为InnoCube的3U级纳米卫星。
2025年10月30日欧洲中部时间上午11时40分至11时49分之间，AI控制器成功地利用反作用飞轮将卫星从初始姿态调整至预设目标姿态，整个过程完全由人工智能在轨自主完成。此后在多次测试中，AI也均能稳定地控制卫星指向目标方向。
项目与技术背景
LeLaR项目全称为“学习型姿态控制在轨演示”（In-Orbit Demonstrator for Learning Attitude Control），目标是研发新一代自主卫星姿态控制系统。姿态控制器用于稳定卫星姿态、防止其在轨翻滚，并确保其相机、传感器或天线对准指定目标。
不同于传统依赖固定算法的控制方式，JMU团队采用了深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，简称DRL）方法，这是一种通过神经网络在模拟环境中自主学习最优控制策略的AI技术。
相比传统方法，DRL在开发效率和适应性方面具有显著优势，可大幅减少AI调试时间，并能根据实际环境的变化自动调整控制策略，从而避免冗长的重新校准过程。
实验突破与意义
研究人员先在地面高保真模拟环境中对AI控制器进行训练，随后将其上传至卫星在轨验证。项目中的一大技术挑战是解决“仿真到现实差距”—— 确保在模拟中训练的控制算法能够在真实太空环境中有效运行。
项目负责人基里尔・杰布科博士（Dr. Kirill Djebko）表示：“我们实现了全球首次基于深度强化学习的卫星姿态控制器在轨成功运行的实证。”
团队成员汤姆・鲍曼（Tom Baumann）补充道：“这项成功标志着未来卫星控制系统迈出了关键一步，证明人工智能不仅能在模拟中表现良好，也能在实际太空环境中安全执行自主机动。”
推动太空任务自主化
该项目的成功展示了人工智能在航天安全关键任务中的可靠性。研究团队认为，这将有助于提升航空航天领域对AI方法的接受度，并为未来的自主太空任务奠定信任基础。
团队成员弗兰克・普佩教授（Professor Frank Puppe）指出：“这一成果将显著提高AI技术在航空航天研究中的认可度。”
AI控制方法在深空探测任务中具有潜在应用价值，尤其是在通信延迟或无法人工干预的环境中，自主学习型控制系统可能成为航天器生存和任务执行的关键。
未来展望
LeLaR项目研究员埃里克・迪尔格（Erik Dilger）表示，团队计划将该技术拓展至更多在轨场景。此次实验所用的InnoCube卫星由维尔茨堡大学与柏林工业大学（TU Berlin）联合开发，旨在为创新航天技术提供在轨测试平台。该卫星还配备了名为SKITH（Skip The Harness）的无线卫星总线系统，用无线数据传输取代传统布线，以减少质量并降低潜在故障风险。
研究团队认为，这一成果为未来智能化、自适应、自学习的卫星控制系统奠定了基础。项目负责人塞尔吉奥・蒙特内格罗教授（Professor Sergio Montenegro）总结道：“这是一大步，标志着我们正在进入卫星控制系统的新阶段 —— 智能、灵活且具备自学习能力。”
