NASA가 다시 달에 가기 위해 준비하고 있으며, 이를 기념하는 LEGO 세트가 출시되었습니다.
우주선의 수동 자세 제어 방식 중 지구 전체 지평선 보기(bottom view)가 지구 일부 지평선 보기(front view)보다 디오비트 자세 달성에 더 효과적이다.
우주 물체 수가 급격히 증가함에 따라 충돌 위험이 높아지고 있다. 이를 해결하기 위해 기계 학습 기술을 활용하여 궤도 결정, 궤도 예측, 대기 밀도 모델링 등의 문제를 해결하고자 한다.
본 논문은 화학 추진 시스템을 이용한 우주선 접근 제어를 위해 볼록 MPC 기반 제어기를 제안한다. 추력기의 최소 작동 시간 제약으로 인해 발생하는 혼합 정수 제약을 효율적으로 다루기 위해 두 가지 솔버 알고리즘을 제시한다.
본 논문은 비선형 궤도 최적화 문제를 초기 조건의 다항식 좌표계에서 경로 계획 문제로 정식화하는 새로운 프레임워크를 제안한다. 이를 통해 연속 및 충격 제어 문제의 일반적인 상태 제약 조건을 선형 제약 조건으로 인코딩할 수 있다.
우주선 운영의 안정성과 신뢰성을 보장하기 위해 다양한 딥러닝 모델 아키텍처를 비교하여 우주선 이상 탐지 성능을 평가하고 최적의 모델을 제안한다.
확률적 Lambert 문제는 최적 질량 수송 문제의 일반화이며, 이를 통해 해의 존재성과 유일성을 엄밀하게 확립할 수 있다. 또한 이 연결은 확산 정규화를 통해 확률적 Lambert 문제를 수치적으로 해결할 수 있게 해준다. 이는 확률적 Lambert 문제가 일반화된 Schrödinger 다리 문제와 연결되어 있음을 보여준다.
본 논문은 비볼록 제약조건을 직접 다루는 1차 최적화 기법을 제안하여, 기존 기법의 한계를 극복하고 연료 소모량이 적은 실용적인 유도 궤적을 생성한다.
본 연구에서는 비협조적 회전 목표물과의 안전한 접근을 위한 추적 기반 MPC 제어기를 제안한다. 이 제어기는 목표물의 3차원 비주기적 회전 동역학과 다양한 제약 조건을 고려하여 설계되었으며, 안정성과 실현 가능성을 보장한다.
데이터 기반 딥러닝 프레임워크를 통해 두 체 문제와 원형 제한 세 체 문제의 동역학을 식별하고 전역적으로 선형화할 수 있다.