Robuste und treibstoffoptimale Landungsführung für gefährliches Gelände unter Verwendung mehrerer Gleitflächen

Core Concepts

Eine neue robuste Landungsführung, MSS-OTALG, wird entwickelt, die eine treibstoffoptimale Präzisions-Weichlandung unter Vermeidung von Gelände ermöglicht, selbst bei äußeren Störungen und Schubeinschränkungen.

Abstract

Der Artikel präsentiert eine neue Landungsführung namens MSS-OTALG, die auf der zuvor entwickelten Optimal Terrain Avoidance Landing Guidance (OTALG) aufbaut und diese durch den Einsatz von Gleitmodus-Regelung mit mehreren Gleitflächen (MSS) erweitert. Kernpunkte: MSS-OTALG ermöglicht eine treibstoffoptimale Präzisions-Weichlandung unter Vermeidung von Gelände, selbst bei Störungen und Schubeinschränkungen. Durch die Verwendung von MSS wird die Robustheit gegenüber äußeren Störungen erhöht. Der Gleitparameter wird variabel gestaltet, um dem Landegerät das Verlassen der Gleitfläche zum Zweck der Geländevermeidung zu ermöglichen. Die praktische Fixpunktstabilität (PFTS) des MSS-OTALG-Verfahrens wird nachgewiesen. Umfangreiche Simulationen zeigen die Leistungsfähigkeit des MSS-OTALG in Bezug auf Geländevermeidung, Treibstoffverbrauch und Präzisions-Weichlandung im Vergleich zu bestehenden Verfahren.

Stats

Die maximale Schubkraft des Landegeräts beträgt 31.000 N. Die lokale Schwerkraft auf dem Mars beträgt 3,7114 m/s². Die Startmasse des Landegeräts beträgt 1.905 kg.

Quotes

"Eine neue robuste Landungsführung, MSS-OTALG, wird entwickelt, die eine treibstoffoptimale Präzisions-Weichlandung unter Vermeidung von Gelände ermöglicht, selbst bei äußeren Störungen und Schubeinschränkungen." "Durch die Verwendung von MSS wird die Robustheit gegenüber äußeren Störungen erhöht." "Die praktische Fixpunktstabilität (PFTS) des MSS-OTALG-Verfahrens wird nachgewiesen."

Key Insights Distilled From

Robust Fuel-Optimal Landing Guidance for Hazardous Terrain using Multiple Sliding Surfaces

by Sheikh Zeesh... at arxiv.org 03-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.12584.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte die Landungsführung MSS-OTALG für andere Raumfahrtanwendungen, wie z.B. Asteroidenlandungen, angepasst werden?

Die Landungsführung MSS-OTALG könnte für andere Raumfahrtanwendungen wie Asteroidenlandungen angepasst werden, indem spezifische Gelände- und Umgebungsdaten berücksichtigt werden. Für Asteroidenlandungen könnten die Barrieren und Hindernisse anders modelliert werden, da die Oberfläche von Asteroiden sich stark von Planeten unterscheidet. Die Parameter für die sliding surfaces könnten entsprechend angepasst werden, um den spezifischen Anforderungen der Asteroidenlandung gerecht zu werden. Darüber hinaus könnten die Schwerkraftverhältnisse und die Dynamik des Landers auf einem Asteroiden berücksichtigt werden, um eine präzise und sichere Landung zu gewährleisten.

Welche zusätzlichen Herausforderungen könnten sich ergeben, wenn das Landegerät nicht nur Gelände, sondern auch andere Hindernisse wie Krater oder Felsen vermeiden muss?

Wenn das Landegerät nicht nur Gelände, sondern auch andere Hindernisse wie Krater oder Felsen vermeiden muss, ergeben sich zusätzliche Herausforderungen in Bezug auf die Erkennung und Navigation um diese Hindernisse herum. Die Landungsführung muss in der Lage sein, diese Hindernisse frühzeitig zu erkennen und alternative Wege zu planen, um sicher zu landen. Die Algorithmen zur Hindernisvermeidung müssen robust und präzise sein, um unvorhergesehene Situationen zu bewältigen. Darüber hinaus müssen die Sensoren und Kameras des Landegeräts in der Lage sein, die Umgebung in Echtzeit zu erfassen und die Landungsführung mit aktuellen Informationen zu versorgen.

Inwiefern könnte die Verwendung lernbasierter Methoden die Leistungsfähigkeit der Landungsführung bei unvorhersehbaren Umgebungsbedingungen weiter verbessern?

Die Verwendung lernbasierter Methoden könnte die Leistungsfähigkeit der Landungsführung bei unvorhersehbaren Umgebungsbedingungen weiter verbessern, indem sie es dem System ermöglicht, aus Erfahrungen zu lernen und sich an neue Situationen anzupassen. Durch maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz kann die Landungsführung Muster in den Umgebungsdaten erkennen und entsprechend reagieren. Dies ermöglicht eine schnellere Anpassung an sich ändernde Bedingungen und eine verbesserte Entscheidungsfindung in Echtzeit. Darüber hinaus können lernbasierte Methoden dazu beitragen, die Genauigkeit und Effizienz der Landungsführung zu steigern, indem sie kontinuierlich optimiert und verfeinert werden.