Optimisation of robust trajectories near Earth-Moon Lagrangian Points leveraging autonomous navigation

In recent years, space exploration has registered a growing interest in lunar missions. The unique dynamics of cis-lunar space and libration points orbits have spurred new research into navigation and trajectory design strategies. This trend, coupled with the increasing congestion of ground stations, has shifted the focus towards autonomous navigation strategies, such as the recently tested LiAISON system. The peculiar dynamics and the tendency to miniaturise platforms, and consequently their fuel capability, have also led to the development of new robust trajectory design approaches, which aim to minimise the fuel necessity for nominal transfer and trajectory corrections. In line with these developments, this research explores the optimisation of robust trajectories in cis-lunar space, focusing on integrating the autonomous navigation system LiAISON with the Integrated Approach. The latter is an innovative trajectory design strategy that involves incorporating navigation assessments into trajectory optimisation. The research addresses some key themes: the feasibility of LiAISON, its impact on the Integrated Approach and the effectiveness of this strategy compared to traditional trajectory design techniques. To explore these questions, this study formulates a Non-Linear Programming impulsive guidance problem, solved through a traditional numerical approach. The problem is framed according to the innovative Integrated Approach, with the novel addition of the autonomous LiAISON system, implemented as a batch filter. A particular uncertainty quantification technique, which combines the well-known Polynomial Chaos Expansion and Conjugate Unscented Transform, is exploited to manage strongly non-Gaussian distributions. The optimisation is tailored to a specific real-world scenario, represented by LUMIO CubeSat's transfer, from a low lunar orbit to a L2 Halo orbit. From the application of this approach, the results suggest that space-based navigation, demonstrated by the LiAISON system, provides a viable alternative for ensuring trajectory robustness under uncertain conditions.

Negli ultimi anni, l'esplorazione spaziale ha registrato un crescente interesse per le missioni lunari. La dinamica particolare dello spazio cis-lunare e delle orbite in prossimità dei punti Lagrangiani ha stimolato nuove ricerche sulle strategie di navigazione e progettazione delle traiettorie. Questa tendenza, insieme al sovraccarico di mansioni delle stazioni di terra, ha spostato l'attenzione verso strategie di navigazione autonoma, come il recentemente testato sistema LiAISON. L'unicità della dinamica e la propensione alla miniaturizzazione dei veicoli spaziali, e di conseguenza della loro capacità di carburante, hanno portato anche allo sviluppo di nuovi approcci per la progettazione di traiettorie robuste, con l'obiettivo di minimizzare il fabbisogno combinato di carburante per trasferimenti nominali e manovre di correzione. In linea con questi sviluppi, questa ricerca esplora l'ottimizzazione di traiettorie robuste nell'ambiente cis-lunare, concentrandosi sull'integrazione del sistema di navigazione autonoma LiAISON con l'Approccio Integrato. Quest'ultimo è una strategia innovativa di progettazione di traiettorie, che prevede l'inclusione di simulazioni di errori di navigazione nell'ottimizzazione della traiettoria. La ricerca verte su alcuni temi chiave: la praticabilità di LiAISON, il suo impatto sull'Approccio Integrato e l'efficacia di questa strategia rispetto alle tecniche tradizionali. A tal fine, viene formulato un problema di guida impulsiva tramite programmazione non lineare, risolto attraverso un approccio numerico tradizionale. Il problema viene formulato secondo l'innovativo Approccio Integrato, con l'aggiunta del nuovo sistema autonomo LiAISON, implementato come un filtro batch. Una particolare tecnica di propagazione dell'incertezza, che combina le note Polynomial Chaos Expansion e Conjugate Unscented Transform, viene sfruttata per gestire distribuzioni fortemente non Gaussiane. L'ottimizzazione è adattata a uno specifico scenario reale, rappresentato dal trasferimento del CubeSat LUMIO, da una bassa orbita lunare a un'orbita Halo intorno al punto L2. Dall'applicazione di questo approccio, i risultati suggeriscono che la navigazione di tipo space-based, come dimostrato dal sistema LiAISON, costituisce una valida alternativa per garantire la robustezza di traiettorie in condizioni incerte.