Modeling and simulation of space rovers' locomotion mechanisms in micro-gravity environments

In recent years, the study of small celestial bodies, such as asteroids, has gained increasing importance due to their potential scientific value, contributing to astrobiology and the study of the Solar System’s evolution. In this context, developing rovers able to precisely move on the surface of such bodies can offer considerable advantages in maximizing the scientific return of exploration missions. However, surface locomotion on small bodies is subjected to unique challenges. Asteroids’ low gravitational pulls, fast rotational states and the uncertainties on the ground conditions make classic locomotion approaches unfeasible. Throughout the years, several micro-gravity locomotion concepts have been developed to tackle these challenges. The first part of the research focuses on studying and qualitatively evaluating these technologies. A functional analysis is conducted to objectively characterize the micro-gravity locomotion problem, breaking it down to its fundamentals and assessing the functionalities of the investigated mechanisms. Then, the work focuses on developing an efficient modeling and simulation framework for micro-gravity locomotion mechanisms. To this end, internal rovers’ actuators are analyzed and modeled in a MultiBody environment. Models for the external environment, including a flat micro-gravity surface and a simplified geophysical representation of asteroid 101955 Bennu, are implemented as well. To test the developed model, sensitivity analyses are performed on the main parameters defining the configuration of each of the modeled mechanisms. Then, the selected optimal configurations are simulated on the asteroid case study, also for a comparison of the different performances obtained by the actuators. Furthermore, critical aspects for modeling and simulation, such as the contact dynamics model and the solver set-up are investigated in this context. The implemented simulation and modeling framework allows for efficient performance assessments and optimizations, showing potential for future applications in micro-gravity locomotion control algorithms.

Recentemente, lo studio dei piccoli corpi celesti, come gli asteroidi, ha acquisito crescente importanza per il loro valore scientifico, contribuendo all'astrobiologia e allo studio dell'evoluzione del Sistema Solare. In questo contesto, lo sviluppo di rover capaci di muoversi con precisione sulla superficie di tali corpi può massimizzare il ritorno scientifico delle missioni esplorative. Tuttavia, la locomozione di superficie in tali ambienti è sottoposta a sfide uniche. La bassa attrazione gravitazionale degli asteroidi, il loro stato di rapida rotazione e le incertezze del terreno rendono obsoleti i classici approcci di locomozione per rover. Nel corso degli anni, diversi meccanismi di locomozione in microgravità sono stati sviluppati per affrontare queste sfide. La prima parte di questa ricerca si concentra sullo studio e la valutazione qualitativa di tali tecnologie. Un'analisi funzionale viene sviluppata per caratterizzare oggettivamente il problema della locomozione in microgravità, decomponendolo e valutando le funzionalità dei meccanismi individuati. Successivamente, il lavoro si concentra sullo sviluppo di una nuova ed efficiente procedura di modellazione e simulazione per i meccanismi di locomozione in microgravità. Configurazioni ad attuatori interni vengono analizzate e modellate tramite sistemi multicorpo. Tali modelli sono implementati insieme a quelli per l'ambiente esterno, tra cui una superficie piana in microgravità e una rappresentazione geofisica dell'asteroide 101955 Bennu. Per testare i modelli sviluppati, vengono eseguite analisi di sensibilità sui principali parametri che definiscono la configurazione di ciascun meccanismo. Le configurazioni ottimali vengono selezionate e testate sul caso studio dell'asteroide, confrontando le diverse prestazioni ottenute. Inoltre, vengono studiati aspetti critici per la modellazione e la simulazione, come il modello della dinamica di contatto e la configurazione del solver utilizzato. L'ambiente di simulazione implementato consente efficienti valutazioni delle prestazioni e ottimizzazioni, ed è promettente riguardo la possibile implementazione di futuri algoritmi di controllo della locomozione.