Premiere: KI steuert Satellit

Das Projekt In-Orbit Demonstrator Lernende Lageregelung (LeLaR) hat zum Ziel, die nächste Generation autonomer Lageregelungssysteme zu entwickeln. Der zentrale Fokus liegt auf der Konzeption, dem Training und der Erprobung eines KI-basierten Lagereglers an Bord des InnoCube-Nanosatelliten im Weltall.

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Innovative Technologien für Satelliten

Das Projekt In-Orbit Demonstrator Lernende Lage­regelung (LeLaR) hat zum Ziel, die nächste Genera­tion autonomer Lage­regelungs­systeme zu entwickeln. Der zentrale Fokus liegt auf der Konzeption, dem Training und der Erprobung eines KI-basierten Lage­reglers an Bord des InnoCube-Nano­satel­liten in der Erdumlauf­bahn.

Lageregler stabilisieren Satel­liten im Orbit und verhindern so, dass sie ins Taumeln geraten. Außerdem werden sie genutzt, um den Raum­flug­körper in eine gewünschte Ziel­lage zu bringen. So werden etwa Systeme wie Kameras, Sensoren oder Anten­nen auf ein bestimmtes Ziel­objekt ausge­richtet.

Das Besondere: Der KI-basierte Lage­regler wurde nicht nach herkömm­lichen, fest program­mierten Steuer­algorithmen entwickelt. Statt­dessen setzten die Forscher auf die Methode des Deep Re­inforce­ment Lear­ning (DRL), einem Teil­gebiet des maschi­nellen Lernens. Dabei lernt ein neuro­nales Netz in einer simulierten Umgebung selbst­ständig die optimale Strategie, um die Lage eines Satel­liten zu regeln.

Der entscheidende Vorteil dieses DRL-Ansatzes liegt in seiner Geschwin­digkeit und Flexibi­lität im Ver­gleich zur klassischen Entwick­lung. Klas­sische Lage­regler erfordern teil­weise lang­wierige, manuelle Kali­brie­rung und Abstim­mung (Tuning) von Para­­metern durch Ingenieure – eine Sache von Monaten, even­tuell sogar Jahren.

Der DRL-Ansatz hingegen auto­mati­siert diesen Prozess. Weiterhin besitzt er das Potenzial, Lage­regler zu entwickeln, die sich automatisch an Abweichungen von den erwar­teten zu den tatsäch­lichen Rahmen­bedingungen anpassen, ohne dass zeit­aufwändige manuelle Nach­kali­brierung nötig sind.

Der KI-basierte Lageregler wurde zuvor am Boden in einer realitäts­nahen Simulation trainiert und anschließend auf das Flug­modell des Satelliten im Orbit hochgeladen. Eine der größten Heraus­forde­rungen bestand darin, die „Sim2Real-Gap“ – die Lücke zwischen Simula­tion und Realität – zu überwinden, also sicherzu­stellen, dass ein in der Simulation trainierter KI-Agent auch auf dem echten Satelliten im Weltraum einsatz­fähig ist.

Ein wachsendes Vertrauen in die Technologie sei ein wichtiger Schritt für zukünftige auto­nome Missionen, etwa inter­planetare oder Deep-Space-Missionen. Ein Ein­greifen von der Erde aus ist hier aufgrund großer Entfer­nungen oder Funkpausen nicht mehr möglich. Der KI-Ansatz kann so zur Über­lebens­grundlage der Sonde werden. [JMU / dre]