時間遅延干渉計の中でも、ハイブリッドリレー構成が、ノイズ特性の推定において、より堅牢な性能を示す。さらに、ハイブリッドリレーのT観測量をC12 3 null観測量に置き換えることで、ノイズ特性の推定精度をさらに向上させることができる。
OSIRIS-RExサンプルリターンカプセルの再突入に関する包括的な地球物理学的観測キャンペーンは、これまでで最大規模のものであり、貴重なデータを生み出すことが期待される。
月の重力アシストを利用した地球-月共鳴軌道を設計し、地球磁気圏の長期観測を可能にする。
反作用輪の入力および状態制約に対処するための新しい制御戦略を提案する。制御リアプノフ関数を用いた最適減衰制御Qプログラムにより、システムを安定化し、低サンプリング周波数での入力チャタリングを軽減する。一方、制御バリア関数により、状態制約を強制的に満たす。
本研究は、強化学習を用いて自律的に衝突リスクを検知し、目標衛星に接近・ドッキングし、最適な衝突回避機動を実行する自律型ロボット軌道上サービスの実現可能性を示す。
本研究は、閉ブレイトンサイクルを採用した宇宙用核電力システムの起動制御を最適化することで、起動時間を大幅に短縮し、外部エネルギー需要を17%削減することに成功した。
アルテミス I 無人月探査ミッションにおいて、オリオン宇宙船内の異なる遮蔽位置で大幅な線量率の差が観測された。また、宇宙線線量当量率は過去の観測値よりも最大60%低かった。さらに、プロトン帯通過時の宇宙船の姿勢変更により、線量率が約50%低減した。これらの測定結果は、将来の有人宇宙探査ミッションの設計に役立つ重要な知見を提供する。
たんぽぽの種子が風に乗って運ばれるように、効率的に星間空間に宇宙船を送り出すことができる。
宇宙飛行士による非ドッキング型宇宙機の軌道上手動姿勢制御において、地球の視覚参照方式の違いが制御効率に影響する。
宇宙物体の数が急増しており、衝突リスクが高まっている。本論文では、軌道決定、軌道予測、大気密度モデリングの分野でマシンラーニング手法がどのように活用されているかを概観する。マシンラーニングを活用することで、従来の物理モデルと組み合わせて、より正確な軌道推定と宇宙安全の向上が期待できる。