Goal-oriented guidance under uncertainties for small bodies exploration

The Space sector is currently withstanding an unprecedented transition to miniaturized platforms for systematic deep-space exploration. This comes in contrast with the growing interest of the community in Small Solar System bodies for scientific inspection, resource utilization and planetary defense reasons. Proximity operations to minor bodies demands, in fact, high levels of autonomy and robustness to uncertainties in order to achieve cost-effective, safe and reliable solutions. Autonomous trajectory and operations planning capability thus plays a pivotal role in this, requiring a paradigm shift from pre-planned time based operations to intelligent targeting of mission objectives. A robust goal-oriented guidance strategy for on-board implementation is presented in this thesis to achieve mission objectives with impulsive control capabilities. The methodology is based on the combination of abstract reachability analysis, used to generate a deterministic trajectory with no a priori guess, and sequential convex programming to compensate for navigation and control uncertainties. The methodology is then embedded in a model predictive control framework allowing for fast replanning and compensation of unmodelled dynamics. A case study is proposed to validate the methodology in the case of proximity operations about asteroid (433) Eros. Monte Carlo campaigns are conducted including different levels of complexity in the simulation in terms of uncertainties and dynamical model. Performances of the proposed guidance solution are discussed showing the capability of the approach in targeting mission objectives under uncertainties and providing a set of guidelines for improving performances and safety. Overall, this work presents a step towards goal-oriented autonomy for small bodies proximity operations.

Il settore Spaziale sta attualmente attraversando una transizione senza precedenti verso l'utilizzo di piattaforme miniaturizzate per una sistematica esplorazione dello spazio profondo. Ciò è in contrasto con l'interesse crescente della comunità nei confronti dell'esplorazione dei corpi minori del Sistema Solare per interesse scientifico, sfruttamento di risorse e difesa planetaria. Le operazioni di prossimità a corpi minori richiedo, infatti, alti livelli di autonomia e robustezza alle incertezze per poter realizzare soluzioni efficienti, sicure e affidabili. La capacità di pianificare autonomamente traiettorie e operazioni di prossimità gioca pertanto un ruolo chiave, richiedendo un cambiamento di paradigma da operazioni calcolate a terra e pianificate nel tempo a un perseguimento intelligente di obiettivi ad alto livello. In questa tesi è presentata una strategia robusta di guida goal-oriented per realizzare gli obiettivi di missione sotto l'ipotesi di controllo impulsivo. La metodologia è basata su una combinazione di abstract reachability analysis, usata per generare una traiettoria deterministica senza alcuna conoscenza a priori, e sequential convex programming per compensare le incertezze di navigazione e controllo. La metodologia è poi inserita all'interno di una logica di model predictive control permettendo una rapida ripianificazione della traiettoria e compensando le incertezze dinamiche. Un caso studio è proposto per validare la metodologia nel caso delle operazioni di prossimità all'asteroide (433) Eros. Una serie di simulazioni Monte Carlo è effettuata includendo diversi livelli di complessità in termini di incertezze e modelli dinamici. Le prestazioni della strategia proposta sono analizzate indicando la capacità dell'approccio nel portare avanti gli obiettivi di missione anche sotto incertezze e fornendo un insieme di line guida per migliorare le prestazioni e la sicurezza dell'algoritmo. Nel complesso, questo lavoro costituisce un passo avanti verso l'autonomia goal-oriented per le operazioni di prossimità intorno a corpi minori.