Exploitation of Inclined Football Orbits for the Autonomous Inspection of Resident Space Objects

Over the past few years, space debris has become a growing threat for satellites operating in Low Earth Orbit. As a consequence, On-Orbit Servicing missions for the assessment of the structural state of a known Resident Space Object have gathered momentum. In this field, the first research activities devised a series of techniques which were based on the exploitation of Natural Motion Trajectories. However, these methods required extensive human intervention for the design of optimal paths, and the resulting algorithms were only aimed at the mere minimization of the overall fuel consumption, completely neglecting the quality of the inspection. On the contrary, some recent studies directly deal with optimizing an inspection performance metric, proposing Motion Planning algorithms as a way to autonomously select the chaser maneuvers while dealing with many physical and operational constraints. In this context, this dissertation presents a novel algorithm, suited to on-board implementation, based on designing the inspector trajectory as a sequence of natural Inclined Football Orbits (IFOs) according to a receding horizon approach. The intent of this strategy is to combine the inspection efficiency and flexibility provided by Motion Planning algorithms with the safety and stability of natural IFOs, which do not require a tight trajectory control. In addition, the Subset Simulation sampling method is successfully exploited for the determination of the chaser inspection legs, relying on the concept that finding the global optimum of an objective function involves simulating an extreme event in the space of the design variables. Subsequently, a series of optimal guidance problems shall be solved in order to transfer the chaser to the next inspection leg. Considering low-thrust propulsion and neglecting the chaser mass decrease, a novel, numerically efficient algorithm is developed to provide a semi-analytic propagation of the chaser dynamics, relieving the computational burden required by classic smoothing techniques for the solution of fuel-optimal problems. The results of many conducted tests show the effectiveness of the conceived solution structure as well as the numerical efficiency of the developed algorithms. Specifically, a strong improvement in the inspection quality and cost is attained in the case of non-tumbling targets with respect to other common strategies exploiting natural IFOs as reference chaser trajectories.

Nel corso degli ultimi anni, i detriti spaziali sono diventati un pericolo sempre più grande per i satelliti operativi in orbita terrestre bassa. Di conseguenza, le missioni di servizio per la valutazione dello stato strutturale di oggetti orbitanti noti hanno acquisito sempre più slancio. In questo ambito, le prime attività di ricerca idearono una serie di tecniche basate sullo sfruttamento delle traiettorie di moto naturale. Tuttavia, questi metodi richiedono un consistente intervento umano per la progettazione di traiettorie ottimali, e i relativi algoritmi furono sviluppati con il solo scopo di minimizzare il consumo di propellente, trascurando completamente la qualità dell’ispezione. Al contrario, alcuni studi recenti trattano direttamente con l’ottimizzazione di un indice relativo alla performance di ispezione, e propongono algoritmi di tipo Motion Planning che selezionino in modo autonomo le manovre del satellite ispettore, tenendo conto di molti vincoli fisici e operativi. In questo contesto, la presente tesi propone un algoritmo innovativo, adatto ad essere implementato a bordo, basato sull’idea di progettare la traiettoria dell’ispettore come una sequenza di orbite “football” inclinate secondo la tipica logica “receding horizon”. L’intento di questa strategia è quello di combinare l’efficienza di ispezione e la flessibilità tipiche degli algoritmi motion planning con la sicurezza e la stabilità intrinseche delle orbite football naturali, che non richiedono un controllo forte o frequente per essere mantenute. Inoltre, il metodo di campionamento basato sulla Subset Simulation è sfruttato con successo per la determinazione delle orbite di ispezione del satellite di servizio. Tale metodo si basa sul concetto che ricercare il massimo globale di una funzione obiettivo sia analogo a simulare un evento estremo nello spazio delle variabili di ottimizzazione. Successivamente, una serie di problemi di controllo ottimo devono essere risolti per trasferire il satellite di servizio alle orbite di ispezione successive. Assumendo un sistema propulsivo di tipo low-thrust e ipotizzando di trascurare la decrescita della massa dell’ispettore, la tesi propone un algoritmo innovativo ed efficiente per la propagazione semi-analitica della dinamica forzata, alleviando il carico computazionale imposto dai classici metodi di continuazione per la soluzione di problemi di tipo fuel-optimal. I risultati di molteplici test dimostrano sia l’efficienza di ispezione della strategia proposta per il controllo della traiettoria del satellite ispettore, sia l’efficienza numerica degli algoritmi sviluppati. Nello specifico, un forte miglioramento nella qualità e nel costo dell’ispezione è riscontrato nel caso di satelliti obiettivo con moto rotazionale controllato, specialmente paragonando il metodo sviluppato ad altri metodi classici basati sullo sfruttamento di orbite football.