States and parameters estimation in the post-capture scenario of a spacecraft with flexible manipulator

The ever-increasing number of space debris may put at risk the accessibility of space in the future. The recent development of large constellations means that, even with the proper mitigation strategies, the number of unwanted objects orbiting Earth will rapidly increase. To invert the growth in fragments number, missions such as Active Debris Removal (ADR) and On-Orbit Servicing (OOS) are required. They strive to reduce the debris in space, and this is achieved in different ways; ADR plans to move large, mostly intact satellites to orbits with a fast natural decay, while OOS aims to increase the operational life of existing satellites. ESA's e.Deorbit mission has the aim of developing a multi-purpose vehicle capable of both ADR and OOS missions. The post-capture phase for ADR and OSS has seen fewer developments than the pre-capture one, especially to what flexibility is concerned. Large solar panels and lightweight manipulators introduce flexibilities that should be considered in the attitude determination process. This thesis investigates the effects of flexibility in the attitude and inertial parameter estimation performance in the post-capture scenario of ESA's e.Deorbit mission to the Envisat satellite. In this work, the flexible system was modelled with the use of acausal programming language, and the attitude estimation filters were implemented within the functional mock-up interface (FMI) standard. Two Kalman filters are implemented, the Extended Kalman Filter (EKF) and the Multiplicative Extended Kalman Filter (MEKF). At last, the performance of the filters is then evaluated and compared. Simulations show that the EKF is much more capable than the MEKF in the estimation process, mainly due to the EKF's use of the Functional Mock-up Unit (FMU) specific tools.

Il continuo aumento del numero di detriti spaziali potrebbe limitare l'accesso allo spazio nel futuro prossimo. Il recente sviluppo di grandi costellazioni comporta che, nonostante la corretta applicazione di strategie di mitigazione, il numero di frammenti in orbita aumenterà rapidamente. Affinchè ci sia una inversione di questo trend è necessario l'utilizzo di strategie di Active Debris Removal (ADR) e di On-Orbit Servicng (OOS). Il loro obbiettivo è quello di ridurre il numero di detriti nello spazio. Una missione ADR vuole spostare un satellite defunto in un'orbita che abbia un tempo di decadimento relativamente rapido, mentre una missione OOS vuole aumentare la vita operativa di un satellite già in orbita. L'Agenzial Spaziale Europea (ESA) ha all'attivo la missione e.Deorbit con l'obbiettivo di sviluppare un veicolo multi funzione che sia in grado di portare a compimento entrambe le missioni di ADR e di OOS. Nelle missioni di ADR e OOS, la fase sucessiva alla cattura del satellite bersaglio è stata indagata con un minore dettaglio in particolare per quanto riguarda gli effetti della flessibilità. L'utilizzo di grandi strutture leggere, come pannelli solari e bracci robotici, introduce inevitabilmente flessibilità nel sistema. Tale effetto dovrebbe essere considerato nel processo di determinazione dell'attitude. Questa tesi indaga gli effetti della flessibilità nella stima dell'attitude e nella stima dei parametri inerziali, in particolar modo della massa. La stima è effettuata nel contesto proposto dalla missione e.Deorbit dell'ESA, il cui obbiettivo è quello di rimuovere il satellite Envisat. In questo lavoro di tesi, il sistema è modellato attraveso l'utilizzo di un linguaggio di programmazione acausale e l'implementazione dei filtri è stata eseguita con lo standard functional mock-up interface (FMI). Sono state implementate due tipologie di filtri di Kalman, un Extended Kalman Filter (EKF) e un Multiplicative Extended Kalman Filter (MEKF). Infine, sono state valutate e confrontate le performance dei due filtri. Le simulazioni effettuate mostrano come il filtro EKF sia più abile rispetto al MEKF nel processo di stima; questo è dovuto principalmente all'utilizzo estensivo nella implementazione dell'EKF degli strumenti forniti dalla functional mock-up unit (FMU).