Model Predictive Control Applications to Spacecraft Rendezvous and Small Bodies Exploration

• Autores: Julio César Sánchez Merino
• Directores de la Tesis: Francisco Gavilán Jiménez (dir. tes.), Rafael Vázquez Valenzuela (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Sevilla ( España ) en 2021
• Idioma: inglés
• Número de páginas: 250
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: Idus
• Resumen
  • español

    El objeto de esta tesis es el dise˜no de algoritmos de control predictivo basado en modelo para operaciones de veh´ıculos espaciales en proximidad. Esto incluye, pero no se limita, a la maniobra de rendezvous, las fases de hovering u orbitar alrededor de cuerpos menores. Esta tesis est´a motivada por la creciente demanda en la autonom´ıa, entendida como la capacidad de un veh´ıculo para calcular su propio plan de control, de las actuales y futuras misiones espaciales. Este inter´es en incrementar la autonom´ıa est´a relacionado con las actuales tecnolog´ıas disruptivas que est´an cambiando el concepto tradicional de exploraci´on y explotaci´on espacial. Estas son el desarrollo de plataformas satelitales miniaturizadas y la dr´astica reducci´on de los costes de puesta en ´orbita. Dichas tecnolog´ıas han impulsado la actividad espacial a niveles de record. En un futuro cercano, se prev´e que un gran n´umero de objetos artificiales operen de manera simult´anea a lo largo del Sistema Solar. Bajo dicho escenario, los operadores terrestres se ver´an desbordados en la tarea de monitorizar y controlar cada sat´elite en tiempo real. Es por ello que el desarrollo de sistemas aut´onomos inteligentes y robustos es considerado una tecnolog´ıa fundamental por diversas agencias espaciales. Debido a lo anterior, este trabajo presenta nuevos resultados en el control de operaciones de veh´ıculos espaciales en proximidad. Dominar dichas operaciones permite llevar a cabo una gran variedad de misiones espaciales como la retirada de basura espacial, transferir astronautas, aplicaciones de vuelo en formaci´on, reabastecer estaciones espaciales y la exploraci ´on de cuerpos menores. Futuras aplicaciones podr´ıan incluir operaciones de inspecci´on y mantenimiento de sat´elites. Esta tesis se centra en cuatro escenarios: rendezvous de sat´elites con seis grados de libertad; rendezvous en ´orbitas halo cuasi-rectil´ıneas; la fase de hovering; el mantenimiento de ´orbita y actitud en las inmendiaciones de un cuerpo menor. El primer caso trata de proveer capacidades de rendezvous para un sat´elite ligero con pocos propulsores y un conjunto de ruedas de reacci´on. Para el rendezvous en ´orbitas halo cuasi-rectil´ıneas, se intenta aumentar el grado de cumplimiento de restricciones con respecto a un controlador predictivo actual. Para la fase de hovering, se mejora la precisi´on y eficiencia computacional de un controlador globalmente estable. En la exploraci´on de un cuerpo menor, se pretende demostrar el mayor grado de precisi´on que se obtiene al aprender el modelo. Siendo la base el control predictivo basado en modelo, el enfoque espec´ıfico difiere para cada escenario. En el rendezvous con seis grados de libertad, se obtiene un programa no-lineal con el uso de la propiedad flatness de la actitud y la matriz de transici´on del movimiento relativo Kepleriano. El bucle de control se cierra linealizando en torno a la soluci´on anterior. Para el rendezvous en ´orbitas halo cuasi-rectil´ıneas, el cumplimiento de restricciones se garantiza probabil´ısticamente mediante la t´ecnica chance-constrained. Las propiedades estad´ısticas de las perturbaciones son estimadas on-line. En la fase de hovering, se usa el control predictivo basado en eventos. Ello consiste en unas reglas de activaci´on, definidas con conceptos de accesibilidad, que deciden la ejecuci´on de un ´unico impulso de control. En la exploraci´on de cuerpos menores, se desarrolla un controlador predictivo basado en el aprendizaje del modelo. Funciona integrando un filtro de Kalman con control predictivo basado en modelo. Con ello, se consigue estimar las inomogeneidades del campo gravitario lo que repercute en una mayor precisi´on del controlador predictivo basado en modelo.

  • English

    The overarching goal of this thesis is the design of model predictive control algorithms for spacecraft proximity operations. These include, but it is not limited to, spacecraft rendezvous, hovering phases or orbiting in the vicinity of small bodies. The main motivation behind this research is the increasing demand of autonomy, understood as the spacecraft capability to compute its own control plan, in current and future space operations. This push for autonomy is fostered by the recent introduction of disruptive technologies changing the traditional concept of space exploration and exploitation. The development of miniaturized satellite platforms and the drastic cost reduction in orbital access have boosted space activity to record levels. In the near future, it is envisioned that numerous artificial objects will simultaneously operate across the Solar System. In that context, human operators will be overwhelmed in the task of tracking and commanding each spacecraft in real time. As a consequence, developing intelligent and robust autonomous systems has been identified by several space agencies as a cornerstone technology. Inspired by the previous facts, this work presents novel controllers to tackle several scenarios related to spacecraft proximity operations. Mastering proximity operations enables a wide variety of space missions such as active debris removal, astronauts transportation, flight-formation applications, space stations resupply and the in-situ exploration of small bodies. Future applications may also include satellite inspection and servicing. This thesis has focused on four scenarios: six-degrees of freedom spacecraft rendezvous; near-rectilinear halo orbits rendezvous; the hovering phase; orbit-attitude station-keeping in the vicinity of a small body. The first problem aims to demonstrate rendezvous capabilities for a lightweight satellite with few thrusters and a reaction wheels array. For near-rectilinear halo orbits rendezvous, the goal is to achieve higher levels of constraints satisfaction than with a stateof- the-art predictive controller. In the hovering phase, the objective is to augment the control accuracy and computational efficiency of a recent global stable controller. The small body exploration aims to demonstrate the positive impact of model-learning in the control accuracy. Although based on model predictive control, the specific approach for each scenario differs. In six-degrees of freedom rendezvous, the attitude flatness property and the transition matrix for Keplerian-based relative are used to obtain a non-linear program. Then, the control loop is closed by linearizing the system around the previous solution. For near-rectilinear halo orbits rendezvous, the constraints are assured to be satisfied in the probabilistic sense by a chance-constrained approach. The disturbances statistical properties are estimated on-line. For the hovering phase problem, an aperiodic event-based predictive controller is designed. It uses a set of trigger rules, defined using reachability concepts, deciding when to execute a single-impulse control. In the small body exploration scenario, a novel learning-based model predictive controller is developed. This works by integrating unscented Kalman filtering and model predictive control. By doing so, the initially unknown small body inhomogeneous gravity field is estimated over time which augments the model predictive control accuracy.