ASTRA机器人太空自主组装桁架：首次无宇航员在轨拼装结构

火箭整流罩有多大，能送上天的东西就最大只能有多大。那换个路子想——需要的设施，能不能直接在太空里造？

11 月 5 日，美国国防高级研究计划局（DARPA）对外公布：加州理工学院（Caltech）打造的一台机器人，在近地轨道上自行把一段桁架结构拼装完成。

这套装置叫“自主在轨张拉反射器组装”（ASTRA），体积约 1 立方米。按原定目标，它要拼出一面直径 1.4 米的反射天线，可在轨跑了 6 个月，最终只完成了一节。

尺寸上看，这点成果好像不算什么。可这是头一回，宇航员不用插手，由机器在太空里把散件接成结构。

图 | 未来 NOM4D 类装置在太空中自主建造桁架。（来源：Caltech）

一台会“吐”出结构的机器

到今天为止，大型航天器结构上天只有两条路。一条是地面造完、折叠收好，入轨后打开——詹姆斯·韦布空间望远镜（JWST）6.5 米口径的主镜就是这么分段折起来发射的；另一条照着国际空间站（ISS）的做法，大型舱段分几趟打上去，到了轨道再对接拼起来。

前一条路，尺寸卡在整流罩上，结构越大，折叠机构越复杂，展开时失手的风险也跟着涨；后一条路，每个部件都得单独塞进火箭，拼装还得靠宇航员出舱或者操纵机械臂。

加州理工学院航空航天与土木工程教授塞尔吉奥·佩莱格里诺（Sergio Pellegrino）是 ASTRA 项目负责人，他挑了第三种路子：上天再组装。按他的设想，采用“张拉桁架”架构，组装机尺寸不变，现有火箭就能装下。造出来的结构从机器里一节节往外推，理论上数百米口径的天线都能造。

这么一来，卡结构尺寸的就不是整流罩了，而是能往太空运多少建材。

落到这次演示，ASTRA 要建的是一圈环形桁架。机器从储料器里取复合材料纤维管和铝制连接节点，在装配板上拼出一个重复单元，挂上反射面，再把这一节推出机器，接着做下一节。跟拼乐高似的，11 节首尾相接，环形桁架合拢，一副天线的骨架就成了。

干活的是一台龙门式机器人，只能沿三个直线轴移动。DARPA 项目经理安德鲁·德托尔（Andrew Detor）专门点出，这里面“没有复杂的机器人技术或高级算法”，靠的是工程设计把各个操作串成一套能无限重复的流程。他的看法是，太空工程要的可扩展性，恰恰出自这种简单。

传统可折叠天线多用金属编织网，ASTRA 换了一种新型薄膜。这种薄膜维持形状需要的张力更小，支撑它的桁架就能做得更轻，载荷质量降下来，发射成本和难度也跟着降。

当然，这次演示用的只是替代性反射材料，射频电子设备没有装配，造出来的也不是一副能工作的天线。

图 | ASTRA 桁架建造器能够在轨道上建造桁架结构的第三个节段。（来源：Caltech）

通信窗口少得可怜

ASTRA 属于“新型轨道与月球制造、材料与质量高效设计”（NOM4D）计划，该计划 2022 年启动，由 DARPA 国防科学办公室主管，起初有 8 支产学研团队加入。目标是造出数百米乃至公里尺度的太空结构，德托尔的说法是，“今天没有任何东西能接近这个尺度”。

NOM4D 一开始并没打算做在轨演示，第三阶段原计划接着搞地面实验。2025 年 2 月，德托尔判断前两个阶段成熟度够用了，拍板改成直接上天。

按他的说法，到太空里演示，研究团队就“没法把问题藏在实验室的地毯底下”。加州理工学院团队因此拿到的时间不到 12 个月，要在这段时间里制造、测试并交付飞行硬件；从提出在轨演示的想法到原型机发射，前后一共 15 个月。

今年 3 月底，ASTRA 搭 SpaceX 的“运输者 -16”（Transporter-16）拼车任务升空，同船还有另外 9 个载荷。发射时，ASTRA 内部已经装好两节地面预拼的桁架，另有机械臂和装满零件的电动储料器。

入轨后，团队先解开发射锁定装置，把两节预制桁架推出机器，随后在太空里组装第三节。地面指令经搭载它的轨道飞行器转发到 ASTRA 的星载计算机，组装动作由机器自主完成，团队看回传照片核对结果。一旦出错，就改指令再试。

工程上最头疼的是沟通机会太少。团队每天和 ASTRA 通信只有七八次，每次约 15 分钟。

为了不浪费这些窗口，他们在实验室留了一台与在轨设备一模一样的备份机。太空中每确认一个故障，先在地面复现，测出可行的修正方案，再把最有把握的那套发上去。

地面指挥组装的只有 3 个人。项目前博士后、现任得克萨斯大学奥斯汀分校（University of Texas at Austin）助理教授杰登·徐（Jaden Suh）说过，太空环境和地面差别很大，“总会有很多小意外”。

这 11 节终究没能全部装完。任务将在 12 月收官，团队也已接受来不及造完的现实。不过在他们看来，手头的数据已经足以说明这套建造方式在轨道上走得通，同时还摸出了几条简化硬件与组装流程的路子。

从“组装”走向“制造”的整条链路

此番上天演示，ASTRA 带去的纤维管还是地面做好的成品，个头不算小。假如连管材都能在太空里造出来，发射时只消带上压缩得更紧的原料，同一枚火箭便能送出更多“建筑面积”。

NOM4D 第三阶段里，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（UIUC）的另一支团队正盯住这个难题。他们的思路是：把浸过树脂的扁平碳纤维套管送上天，入轨后加热促使固化，使其成为硬质复合材料管，地面工艺离不开的高温高压设备就此省掉。

按原计划，这项实验应在今年 4 月发射。

在轨组装、在轨造构件、在轨加工原料——三条线合到一起，才构成 DARPA 设想的完整图景。德托尔还提到，这些技术一旦放大，可用于建造直径 100 米的射频天线，用来监视地月之间的空间。

有意思的是，DARPA 只花了几百万美元就先跑通了在轨演示；NASA 在同一方向上合计投入超过 20 亿美元的两个项目，最后却都没能上天。

NASA 的“在轨服务、组装与制造”（OSAM）系列，原本打算用机械臂在轨拼装天线、3D 打印 10 米长的梁。结果 OSAM-2 在 2023 年卡在飞行演示之前，OSAM-1 则在投入约 20 亿美元后于 2024 年被取消，原因是技术、成本和进度问题一直没解决。

对比之下，ASTRA 的打法几乎处处反着来：不追求一次演示多种能力，只专注组装；机器人尽量简单，用重复动作代替灵巧操作；不专门造航天器，只“搭便车”；目标也定得务实，天线造不完整也算交差。

商业公司这边，Redwire 在国际空间站上运营过 3D 打印设备，但 OSAM-2 终止后，没再公布新的大型在轨建造计划；初创公司 ThinkOrbital 想用电子束焊接拼装金属平台，亚轨道自主焊接试验已经做完，整体仍处在早期验证阶段。欧洲的相关项目同样停留在概念和规划层面。

造这么大的东西，究竟做什么用？

佩莱格里诺对“在太空里造大东西”的兴趣由来已久。2016 年，他和喷气推进实验室（JPL）的同事提出过一个构想：让机器人在轨组装主镜直径 100 米的空间望远镜，口径相当于哈勃空间望远镜的 40 倍。

他同时是加州理工学院太空太阳能项目的联合负责人。2023 年 1 月，该项目的演示卫星 SSPD-1 顺利入轨，首次在太空实现无线电力传输，可探测的电力以微波形式送到了加州理工学院楼顶的接收器上。问题是，太空太阳能要具备商业价值，收集阵列得做到公里级。这个尺度目前无论怎么折叠，都还塞不进火箭。

路线可行，ASTRA 已经证明了；但要走向实用，难题还有一堆。最直观的是尺度——眼下只造出 1.4 米结构中的一节，而要建动辄数百米的大型结构，刚度、热变形和动力学行为都和小样件完全两样。

速度和自主程度也是绕不开的门槛。6 个月才完成一节桁架，固然受通信窗口限制，却也说明当前系统高度依赖地面人员诊断和干预。要建数百节的结构，机器得能自主处理大部分故障。

天线和望远镜对反射面形状误差要求极高，结构拼接的精度和耐久性同样关键。轻质复合材料能不能长期扛住太空环境，也还有待检验。

伊利诺伊大学团队负责人萨梅·陶菲克（Sameh Tawfick）在今年 8 月的一次研讨会上强调，在轨制造能否成功，取决于技术创新能不能对上吸引人的商业需求。NOM4D 将在未来几个月内结束，DARPA 想借这次演示带动后续的大规模投资，但眼下还没有任何机构宣布要用这种方式建造真正的业务系统。

德托尔表示：“NOM4D 在加州理工学院的这次演示只是个开头，并非结束。一种可扩展到大型结构的工艺已经被我们验证，下一步该造什么？”

接下来一段时间，值得盯的动向是团队能否最终在轨道上闭合一整圈桁架，造出一副真正能工作的天线；更长远的检验，则要等首个只能在太空建造的商业或科学设施立项。

参考内容：

https://www.caltech.edu/about/news/caltech-robotic-space-demo-successfully-builds-in-space

https://www.darpa.mil/news/2026/nom4d-program-demonstrates-automated-in-space-assembly

https://www.sciencedaily.com/releases/2026/11/261108233043.htm

https://grainger.illinois.edu/news/stories/in-space-manufacturing

https://www.nasa.gov/mission_pages/tdm/satellite-servicing.html

https://newatlas.com/energy/space-solar-power-transmission-test-caltech

运营/排版：何晨龙

注：封面/首图由 AI 辅助生成