Evaluating convex solvers for onboard minimum-fuel trajectory optimisation

Negli ultimi anni, l'ottimizzazione convessa è emersa come un metodo versatile ed efficiente per ottenere soluzioni rapide ed affidabili in applicazioni che richiedono tempi critici. Questo studio si è concentrato sulla valutazione del comportamento di diversi risolutori convessi per problemi di minimo consumo di carburante nel contesto delle applicazioni di bordo per missioni interplanetarie con bassa spinta. Sono stati esplorati tre casi di crescente complessità al fine di valutare l'efficacia dei metodi convessi tra cui i trasferimenti Terra-Marte, SEL2-NEA e Terra-Venere. Sono stati scelti due risolutori, ECOS (metodo a punto interno, IPM) e SCS (metodo del primo ordine, FOM), per la loro notorietà nelle rispettive famiglie di metodi. Per garantire test equi, sono stati attentamente considerati parametri come il trust region e il numero massimo di operazioni consentite. I risultati delle simulazioni Monte Carlo hanno rivelato significative differenze tra i due metodi, con ECOS che ha dimostrato una prestazione superiore e costante in criteri chiave come la memoria utilizzata e il carico computazionale. SCS, invece, ha mostrato una maggiore incostanza, con valori che presentavano una variazione più accentuata per i problemi più semplici. Sebbene l'accuratezza e l'ottimalità delle soluzioni fossero confrontabili, ECOS ha esibito una maggiore affidabilità, con un tasso di successo migliore e costante (sempre superiore al 96%) rispetto all'inferiore e deteriorante tasso di SCS (raggiungendo l'82%). Analizzando i profili di spinta, è emersa una maggiore coerenza per il risolutore IPM nei casi più semplici, mentre per la traiettoria Terra-Venere il risolutore FOM ha mostrato un comportamento più coerente. Lo studio ha anche considerato il tempo computazionale, evidenziando i vantaggi dell'uso di codice compilato rispetto a quello non compilato. CVXPY e CVXPYgen sono stati confrontati, mostrando risultati significativamente più rapidi per ECOS.

In recent years, convex optimisation has emerged as a versatile and efficient method to obtain fast and reliable solutions in time-critical applications. This study focused on evaluating the behaviour of different convex solvers for minimum-fuel low-thrust interplanetary problems within the context of onboard applications. Three distinct test cases of increasing complexity were explored to evaluate the effectiveness of convex methods, covering the Earth-to-Mars, SEL2-to-NEA, and Earth-to-Venus transfer problems. Two solvers, ECOS (interior-point method, IPM) and SCS (frst-order method, FOM), were chosen for their prominence in their respective solver family. To ensure fair testing, parameters like the trust region factor and the maximum number of allowable operations were carefully considered. The Monte Carlo simulation results revealed significant differences between the two methods, with ECOS displaying superior and consistent performance in key criteria such as memory usage and computational burden. SCS, instead, exhibited a greater inconsistency, with values that showed a more prominent variation for the simpler cases. While the accuracy and optimality of solutions were comparable between the two methods, ECOS displayed higher and constant reliability (with a success rate always above 96%) compared to the lower and deteriorating rate of SCS (reaching as low as 82%). Analysing the thrust profiles highlighted a greater consistency for the IPM solver for simpler cases, while for the Earth-Venus trajectory the FOM solver exhibited a more coherent behaviour. The study also considered the computational aspect, highlighting the advantages of using compiled code over a non-compiled one. CVXPY and CVXPYgen were compared, showing significantly faster results for ECOS.