Sicheres und stabiles Rendezvous-Manöver mit nicht-kooperativen, taumelnden Zielen durch modellprädiktive Regelung

Core Concepts

Ein neuartiger modellprädiktiver Regler für Tracking-Aufgaben wird eingeführt, um ein sicheres und stabiles Rendezvous mit nicht-kooperativen, taumelnden Zielen in Anwendungen zur Entfernung von Weltraumschrott zu ermöglichen.

Abstract

Der Artikel stellt einen neuartigen modellprädiktiven Regler für Tracking-Aufgaben (MPCT) vor, der für Rendezvous-Manöver mit nicht-kooperativen, taumelnden Zielen entwickelt wurde. Der Regler berücksichtigt die dreidimensionale, nicht-periodische Rotationsdynamik des Ziels sowie andere Zustands- und Stellgrößenbeschränkungen.
Der Ansatz basiert auf einer Zwischenkoordinatentransformation, die die Zeitabhängigkeit aufgrund von Rotationen in den Beschränkungen eliminiert. Das Regelgesetz wird dann als Lösung eines quadratischen Optimierungsproblems mit linearen Beschränkungen und Dynamik, die aus den HCW-Gleichungen abgeleitet sind, gefunden. Dies bietet Garantien für Machbarkeit und Stabilität durch einen terminalen LQR-Regler und einen Dead-Beat-Bereich.
Der vorgeschlagene Regelungsalgorithmus zeigt gute Leistung in einem realistischen Simulationsszenario, nämlich einem Nahrendezvous mit dem Envisat-Raumfahrzeug.

Stats

Die Norm des Geschwindigkeitsinkrements ist durch √(ϖT∥θ∥) beschränkt, wobei ϖ der maximale Wert des Ausdrucks (ω1/I1 * ω1I1 + ω2/I2 * ω2I2 + ω3/I3 * ω3I3)^2 ist, der den Polhoden-Kurven des Ziels entspricht.
Die maximale zulässige Norm des Gleichgewichtsparameters θ kann explizit als θmax = min(bi / (Σj rj * √(Σk (Ajik)^2))) berechnet werden.

Quotes

"Der vorgeschlagene Regelungsalgorithmus zeigt gute Leistung in einem realistischen Simulationsszenario, nämlich einem Nahrendezvous mit dem Envisat-Raumfahrzeug."
"Der Ansatz basiert auf einer Zwischenkoordinatentransformation, die die Zeitabhängigkeit aufgrund von Rotationen in den Beschränkungen eliminiert."

Key Insights Distilled From

MPC for Tracking applied to rendezvous with non-cooperative tumbling targets ensuring stability and feasibility

by Jose Antonio... at arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.10986.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte der vorgestellte Ansatz für Rendezvous-Manöver in elliptischen Umlaufbahnen erweitert werden?

Der vorgestellte Ansatz für Rendezvous-Manöver in elliptischen Umlaufbahnen könnte durch die Anpassung der Zustandsübergangsmatrizen (STM) erweitert werden. Da elliptische Umlaufbahnen eine zusätzliche Komplexität aufweisen, müssen die STM entsprechend modifiziert werden, um die spezifischen Dynamiken dieser Bahnen zu berücksichtigen. Darüber hinaus könnten die Gewichtungsmatrizen in der Kostenfunktion des Modells angepasst werden, um die unterschiedlichen Anforderungen und Einschränkungen von elliptischen Umlaufbahnen zu berücksichtigen. Eine sorgfältige Analyse der spezifischen Charakteristika von elliptischen Umlaufbahnen und deren Auswirkungen auf das Rendezvous-Verfahren wäre entscheidend für eine erfolgreiche Erweiterung des Ansatzes.

Welche zusätzlichen Herausforderungen ergeben sich, wenn neben der Rotationsdynamik auch Unsicherheiten in der Translationsdynamik des Ziels berücksichtigt werden müssen?

Die Berücksichtigung von Unsicherheiten in der Translationsdynamik des Ziels stellt zusätzliche Herausforderungen für das Rendezvous-Manöver dar. Wenn sowohl Rotations- als auch Translationsdynamik unsicher sind, müssen die Regler entsprechend angepasst werden, um mit diesen Unsicherheiten umzugehen. Dies erfordert möglicherweise die Integration von robusten Regelungstechniken, die die Stabilität und Leistungsfähigkeit des Systems trotz der Unsicherheiten gewährleisten können. Darüber hinaus könnte die Notwendigkeit einer präzisen Schätzung der Unsicherheiten in der Translationsdynamik des Ziels die Komplexität des Reglers erhöhen und zusätzliche Sensoren oder Algorithmen erfordern, um diese Unsicherheiten zu quantifizieren und zu kompensieren.

Inwiefern könnte maschinelles Lernen dazu beitragen, die Vorhersagemodelle für die Rotationsdynamik des Ziels weiter zu verbessern und die Leistungsfähigkeit des Reglers zu steigern?

Maschinelles Lernen könnte dazu beitragen, die Vorhersagemodelle für die Rotationsdynamik des Ziels zu verbessern, indem es komplexe Muster und Zusammenhänge in den Daten identifiziert, die von herkömmlichen Modellierungstechniken möglicherweise nicht erfasst werden. Durch den Einsatz von maschinellen Lernalgorithmen können präzisere und adaptivere Modelle erstellt werden, die eine bessere Vorhersage der Rotationsdynamik ermöglichen. Darüber hinaus könnte maschinelles Lernen dazu beitragen, die Leistungsfähigkeit des Reglers zu steigern, indem es die Vorhersagemodelle kontinuierlich anpasst und optimiert, um sich verändernde Bedingungen und Unsicherheiten zu berücksichtigen. Dies könnte zu einem robusteren und effizienteren Regelungssystem führen, das in der Lage ist, auch mit komplexen und sich ändernden Dynamiken erfolgreich umzugehen.