MIT新突破：Transformer实现火箭全程自主驾驶，成本仅高出最优解3%

火箭发射、级间分离、最终入轨……这些惊心动魄的阶段，传统上需要多个独立的控制器接力完成。这就像一场F1比赛，赛车每次进站都要换一个新车手，不仅操作复杂，而且任何交接失误都可能导致灾难性的后果。现在，来自麻省理工学院（MIT）的一项研究，让Transformer化身“全能舵手”，仅用一个AI模型就搞定了从地面到太空的全程轨迹优化。

论文标题：Multi-Phase Spacecraft Trajectory Optimization via Transformer-Based Reinforcement Learning

ArXiv URL：http://arxiv.org/abs/2511.11402v1

这项工作引入了一个基于Transformer的强化学习框架，用单一、统一的策略，无缝衔接了航天器飞行的多个动态迥异的阶段，为未来的自主太空任务规划奠定了坚实的基础。

分段控制：阿波罗时代的“遗产”

自阿波罗时代以来，受限于计算能力，复杂的太空任务总是被分解为一个个独立的阶段，例如发射、上升、轨道保持、交会对接等。每个阶段都由一个专门设计的控制器负责。

传统分段控制 vs. 统一控制框架

这种“分段式”方法虽然在当时是可行的，但其弊端也显而易见：

随着太空活动日益频繁，我们需要更智能、更自主的控制系统。

Transformer的“长时记忆”优势

为什么Transformer能担此重任？答案在于其强大的自注意力机制（self-attention mechanism）。

传统的循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）虽然有记忆能力，但随着时间序列变长，容易出现“梯度消失”问题，难以记住久远之前的重要信息。而Transformer可以直接访问序列中的任何一个时间点，建立长距离依赖关系。

对于航天任务而言，这意味着AI在决定入轨阶段的引擎推力时，依然能“回想起”发射初期的飞行状态，从而做出全局最优的决策。这正是实现多阶段统一控制的关键。

核心架构：GTrXL + PPO

该研究提出的框架，将门控Transformer-XL（Gated Transformer-XL, GTrXL）与近端策略优化（Proximal Policy Optimization, PPO）算法相结合。

这个组合让AI Agent能够在与环境的不断交互中，自主学会一套能够贯穿所有飞行阶段的通用驾驶策略。

从理论到实践：三步验证

为了证明该框架的有效性，研究者进行了一系列由简到难的仿真实验。

第一步：基础测试

在经典的“双积分器”控制问题上，这个Transformer策略的表现与理论上的最优解——线性二次调节器（Linear-Quadratic Regulator, LQR）——进行了比较。结果显示，AI策略的总成本仅比最优解高出平均3%，证明了其学习基本最优控制策略的能力。

双积分器任务成本分析（与最优解LQR对比）

第二步：非线性挑战

接着，研究团队在更复杂的非线性系统“范德波尔振荡器”上进行测试。实验证明，该框架同样能够有效地处理非线性动力学，并引导系统在多个预设航点之间穿梭。

第三步：终极考验——多阶段火箭发射

最激动人心的部分，是将该框架应用于一个真实的、复杂的多阶段火箭发射任务：将火箭送入地球同步转移轨道（Geostationary Transfer Orbit, GTO）。

这个任务包含四个截然不同的阶段：大气层内飞行、第一级分离、第二级工作、进入最终轨道。整个过程动力学模型会发生突变（如质量瞬间减小），控制目标也随之改变。

由单一Transformer策略控制的多阶段火箭上升轨迹

结果令人印象深刻：

考虑到AI完全是通过与环境交互“自学”成才，并未被告知任何轨道力学公式，这一成果充分展示了该框架的巨大潜力。

结论

这项研究成功证明，基于Transformer的强化学习框架可以构建一个统一、自适应的航天器控制策略，告别了过去数十年来沿用的分段控制模式。

通过利用Transformer的“长时记忆”能力，AI能够自主识别任务阶段的转换并调整策略，这不仅大大降低了任务规划的复杂性，也为应对未来太空任务中的不确定性和突发状况提供了新的可能。一个更自主、更智能的太空探索时代，或许正加速到来。