Autonomous motion planning spacecraft guidance for inspection mission

Looking at the rapid growth of the commercial space sector, it can be predicted that future spacecraft will require On-orbit servicing (OOS) missions to provide the required fuel, power, and repairs to reduce the cost of the mission. The inspection phase forms the first phase of any OOS mission and is the focus of this thesis work. The thesis aims to develop a framework to find autonomous guidance for low thrust propulsion satellites that intends to map the target object. Due to its ability to solve complex problems with reduced computational cost and its flexibility to handle a wide variety of constraints, Sample based motion planning (SBMP) algorithms are adopted as the solution-producing methodology for the thesis. The novel design framework developed works on the principle of the Fast Marching Tree* (FMT*) algorithm. The main novelty of the work includes the identification of adaptations required to apply SBMP algorithms and modeling of translation and attitude trajectories to produce coupled guidance for inspection. Currently, the framework is primarily applied to the Clohessy Wiltshire dynamics model with the local bounded condition. The validity of the framework is verified by applying it to single and multiple satellite systems to inspect targets of different sizes. It was found that the framework finds the solution which provides good coverage and at the same time is best in terms of fuel and attitude control torque. Overall, the work presents a novel way of using the SBMP algorithm to produce sub-optimal low thrust coupled guidance for multiple satellites that intends to inspect a target object. This thesis work acts as an example to showcase the possibilities of using SBMP algorithms to a wide variety of problems present in spacecraft proximity operations.

Osservando il rapido sviluppo del settore spaziale commerciale, è possibile teorizzare che i futuri veicoli orbitali necessiteranno di missioni di “On-orbit servicing” (OOS), capaci di soddisfarne il bisogno di combustibile, energia e manutenzione, e prolungarne la vita operativa, riducendo i costi di missione. La prima fase di ogni missione di OOS è quella di ispezione dell’oggetto target, ed è l’obiettivo principale di questa tesi. L’attenzione è posta in particolare sulla definizione di una guida autonoma per satelliti a bassa spinta propulsiva con l’obiettivo di mappare la superficie dell’oggetto target. Gli algoritmi di Sample Based Motion Planning (SBMP) sono stati selezionati come strategia risolutiva nel presente lavoro di tesi, sulla base della loro capacità di risolvere problemi complessi con un ridotto costo computazionale, e della loro flessibilità nella gestione di vincoli multipli. Il nuovo design sviluppato si basa sul principio dell’algoritmo FMT (Fast Marching Tree). La maggiore innovazione di questo lavoro riguarda l’identificazione delle modifiche richieste per l’applicazione dell’algoritmo SBMP e la modellazione accoppiata delle traiettorie traslazionali e di assetto necessarie a generare la guida per l’ispezione del target. In questo studio, tale design è stato applicato principalmente al modello dinamico di Clohessy-Wiltshire con la condizione di vincolo locale. La validità di tale design è verificata applicandolo a sistemi a singolo o multi-satellite, per ispezionare oggetti target di dimensioni varie. È stata appurata la capacità del sistema di ottenere una soluzione che permetta una buona mappatura e allo stesso tempo sia la migliore in termini di consumo di carburante e momento di controllo. In conclusione, il lavoro seguente propone un metodo innovativo di utilizzo dell’algoritmo SBMP per ottenere una navigazione multi-satellite sub-ottima a bassa spinta propulsiva per mappare un oggetto target. Dati i risultati ottenuti, questo lavoro dimostra il potenziale dell’algoritmo SBMP rispetto a un’ampia gamma di problemi relativi alle operazioni di prossimità tra veicoli orbitali.