Analysis of uncertainties on multiple kinetic impactor asteroid deflection missions

Many asteroids populate our Solar System: some of them are classified as NEOs (Near Earth Objects), since their orbit lays close to or even intersects our planet’s, posing a particular risk to the safety of the planet. Among the possible solutions investigated to deflect these Earth-threatening objects, one of the most reliable is called Kinetic Impactor. By launching a spacecraft towards the asteroid, it is possible to cause an impact which instantaneously changes the orbital parameters (and so the trajectory) of the asteroid, so as to miss the Earth at the time of encounter. The Kinetic Impactor strategy was deeply studied in the past to understand its feasibility and the optimal conditions to apply it. To enhance the deflection capabilities or deal with fragmentation risk, a Multiple Kinetic Impactor strategy can be modeled. This strategy represents the evolution of the Kinetic Impactor, present in literature and one real mission (DART). The optimal solutions investigated in the past studies typically model the asteroid collision as an ideal momentum transfer, and with no uncertainties. The aim of this work is to characterise the behaviour of uncertainties arising in the overall deflection mission, and analyse their role in an optimal space mission solution. The present dissertation will explore the uncertainty embedded in the asteroid deflection problem (in particular in the impact event), with the aim to add a new perspective to the optimal mission framework identified in previous works. It is necessary to account for several sources of uncertainty in the problem, as well as to model their change during the mitigation mission path. Their statistical distribution and their propagation up to the time of collision will be object of investigation, to identify more realistically the optimal performance of a Multiple Kinetic Impactor, connected with its uncertainty information.

Molti asteroidi popolano il nostro Sistema Solare: alcuni di essi sono classificati come NEO (Near-Earth Objects), poiché la loro orbita si trova vicino o addirittura interseca quella del nostro pianeta, ponendo un particolare rischio per la sicurezza del pianeta. Tra le possibili soluzioni studiate per deviare questi oggetti pericolosi per la Terra, uno dei più affidabili si chiama Impattatore Cinetico. Lanciando una navicella spaziale verso l’asteroide, è possibile provocare un impatto che cambia istantaneamente i parametri orbitali (e quindi la traiettoria) dell’asteroide, in modo da mancare la Terra al momento dell’incontro. La strategia dell’Impattatore Cinetico è stata profondamente studiata in passato per comprendere la sua fattibilità e le condizioni ottimali per applicarla. Per migliorare le capacità di deflessione o affrontare il rischio di frammentazione, è possibile modellare una strategia con impatto cinetico multiplo. Questa strategia rappresenta l’evoluzione dell’Impattatore Cinetico, presente in letteratura e una missione reale (DART). Le soluzioni ottimali analizzate negli studi passati tipicamente modellano la collisione dell’asteroide come un trasferimento di quantità di moto ideale e senza incertezze. Lo scopo di questo lavoro è caratterizzare il comportamento delle incertezze che emergono nella missione di deflessione complessiva e analizzarne il ruolo in una soluzione ottimale per la missione spaziale. La presente tesi esplorerà l’incertezza insita nel problema della deflessione degli asteroidi (in particolare nell’evento dell’impatto), con l’obiettivo di aggiungere una nuova prospettiva al quadro di missione ottimale individuato nei lavori precedenti. È necessario tenere conto di diverse fonti di incertezza nel problema, nonché modellare il loro cambiamento durante il processo della missione di mitigazione. La loro distribuzione statistica e la loro propagazione fino al momento della collisione saranno oggetto di indagine, per individuare più realisticamente la prestazione ottimale di un Impattatore Cinetico Multiplo, collegato alle sue informazioni sull’incertezza.