Авиакосмическое приборостроение Аннотация к статье << Назад Графовый метод обучения для совместного планирования миссий активного удаления космического мусора Даньдань Су, Неусыпин К.А., Цзямань Ма Возрастающая засорённость низкой околоземной орбиты (НОО) создаёт существенные риски для безопасной космической деятельности и эффективности действующих миссий. Координация многоаппаратного активного удаления мусора осложняется пространственно-временной неопределённостью траекторий и окон захвата, затрудняющей построение физически реализуемых и оптимальных графов задач, и комбинаторной сложностью совместного назначения задач и маршрутизации при росте числа обломков. Для преодоления этих ограничений предлагается STAR-Граф – пространственно-временная структура назначения на основе графа достижимости с учётом неопределённости. Сначала строится динамический граф достижимости, где парная выполнимость между целями извлекается через контрастное самообучение на орбитальном распространении и временных окнах. Затем применяется дифференцируемая глубокая мягкая кластеризация для формирования планируемых групп задач с учётом временной доступности и пространственной близости. Наконец, планировщик на основе адаптивного поиска по большой окрестности (АПБО), управляемый кластерами совместно оптимизирует назначение и маршруты, повышая вероятность успешного выполнения и снижая суммарные манёвренные затраты (ΔV). Эксперименты на реальных и моделируемых орбитальных сценариях показывают преимущество STAR-Граф над базовыми эвристическими и оптимизационными методами по топливной эффективности, полноте выполнения и устойчивости. Ключевые слова: космический аппарат, космический мусор, STAR-граф, эффективность миссии. DOI: 10.25791/aviakosmos.2.2026.1535 Стр. 13-24.