文章摘要:利用空间机器人辅助、代替宇航员完成在轨服务操作是近年的技术发展趋势。基于学习的空间机器人操作以深度神经网络为控制器载体，对非结构化太空环境适应能力强，在高轨、地外、深空等场景具有良好应用前景。目前，无论是空间机器人操作，还是地面机器人操作，多数研究只关注单一任务学习问题。立足一种多任务学习新视角，针对空间机器人操作面临的多任务适应性要求高、精细化要求高、不确定性强问题，首先分析了在轨服务的多样化任务需求。其次，全面综述了机器人操作多任务学习算法与应用相关工作，分析了开展空间机器人操作多任务学习的难点挑战，给出了关键技术发展建议。相关关键技术的突破将有助于提升空间机器人系统的自主性、鲁棒性，进而助力我国在轨服务技术向无人全自主方向推进。

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