11月11日最新消息显示，德国维尔茨堡大学(JMU)研究团队于11月7日正式宣布，他们成功在轨完成了全球首次由人工智能自主操控的卫星姿态调整实验，这一突破性进展为航天系统自动化发展树立了重要里程碑。

本次在轨验证任务由该校"学习型姿态控制轨道验证项目"（LeLaR）团队执行，实验平台为一颗名为InnoCube的3U级纳米卫星。

在2025年10月30日上午11点40分至11点49分（欧洲中部时间）期间，人工智能控制器精准利用反作用飞轮，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，无需地面干预。后续多次测试结果表明，该AI系统均能稳定控制卫星指向目标方位。

项目与技术背景

LeLaR项目的全称为"学习型姿态控制在轨演示验证"（In-Orbit Demonstrator for Learning Attitude Control），其核心目标是研发新一代自主卫星姿态控制系统。这类姿态控制器主要用于稳定卫星运行状态、防止其在轨道上翻滚，并确保星载相机、传感器或天线始终对准指定目标。

与传统依赖固定算法的控制方式不同，JMU团队创新采用了深度强化学习方法，这项AI技术通过神经网络在模拟环境中自主学习最优控制策略。

相较于传统方法，DRL技术在开发效率和适应性方面优势显著，不仅能大幅缩短AI调试时间，还能根据实际环境变化自动调整控制策略，从而避免冗长的重新校淮过程。

实验突破与意义

研究团队首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开展在轨验证。项目面临的主要技术挑战在于解决"仿真与现实差距"——确保在模拟环境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·杰布科博士对此评价道："我们实现了全球首个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・鲍曼补充说："这项成果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环境中表现出色，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

该项目的成功充分展示了人工智能在航天安全关键任务中的可靠性。研究团队相信，这将有效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・迪尔格透露，团队计划将该技术拓展至更多在轨场景。本次实验所使用的InnoCube卫星由维尔茨堡大学与柏林工业大学联合研制，旨在为创新航天技术提供在轨测试平台。值得注意的是，该卫星还配备了名为SKITH的无线卫星总线系统，通过无线数据传输替代传统布线，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・蒙特内格罗教授总结道："这是重要突破，标志着我们正在进入卫星控制系统的新阶段——具备智能、灵活且拥有自主学习能力。"