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LLM驱动的航天器交会任务与运动规划框架OrbitTAMP
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AI 综述
2026年10月2日，arXiv cs.RO发布OrbitTAMP，一个面向航天器交会对接的分层任务与运动规划框架。该框架将预训练大语言模型（LLM）接收的自然语言指令映射为部分任务规范，再由规划器补全可行决策，并经轨迹优化生成动力学可行的轨迹。评测显示，在前沿LLM支撑下，部分任务规范精确恢复率达98%；对9B小模型，验证器引导的修正将精确恢复率从75%提升至88%。
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最新进展10月2日 12:00
OrbitTAMP发布，前沿LLM下任务规范精确恢复率达98%，9B小模型经修正从75%升至88%。报道时间线
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10月2日
- arXiv cs.ROOrbitTAMP：用大语言模型为航天器交会对接做任务与运动规划
OrbitTAMP 提出分层框架，将预训练 LLM 的自然语言指令映射为部分任务规范，再由规划器补全可行决策并经轨迹优化生成动力学可行轨迹。在全部评测划分上，前沿 LLM 支撑下部分任务规范精确恢复率达 98%；对 9B 小模型，验证器引导的修正将精确恢复率从 75% 提升至 88%。
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