A sequential convex programming based guidance and control of a free flying space manipulator

In-orbit servicing and Rendez-vous & Close Proximity Operations are the main features of modern space robotics, enabling satellite maintenance, active debris removal, and other autonomous interventions. This paper presents a trajectory optimization framework for a free-flying space manipulator using Sequential Convex Programming. This method handles the nonlinear nature of the coupled manipulator-spacecraft system while guaran teeing dynamic feasibility and satisfaction of the constraints which include sensor Field of-View, joint angle limits and truster plume avoidance. SCP applies convex relaxation techniques in order to converge to an optimal trajectory for capturing and manipulating non-cooperative and non-collaborative targets. The optimization framework aims to be real-time applicable, robust to uncertainties, hence implementable in autonomous robotic systems. Numerical simulations validate the approach and demonstrate effectiveness in realizing high accuracy and fuel-efficient maneuvering in microgravity environments.

Il servizio in orbita e le operazioni di rendez-vous e prossimità ravvicinata sono carat teristiche fondamentali della robotica spaziale moderna, consentendo la manutenzione satellitare, la rimozione attiva dei detriti e altre operazioni autonome. Questo studio pre senta un framework di ottimizzazione della traiettoria per un manipolatore spaziale libero di volare, basato sulla Programmazione Convessa Sequenziale. Questo metodo gestisce la natura non lineare del sistema accoppiato manipolatore-veicolo spaziale, garantendo al contempo la fattibilità dinamica e il rispetto dei vincoli, tra cui il campo visivo dei sensori, i limiti degli angoli articolari e l’evitamento del getto dei propulsori. SCP applica tecniche di rilassamento convesso per convergere verso una traiettoria ottimale per la cat tura e la manipolazione di bersagli non cooperativi e non collaborativi. Il framework di ottimizzazione è progettato per essere applicabile in tempo reale e robusto alle incertezze, rendendolo così implementabile in sistemi robotici autonomi. Le simulazioni numeriche convalidano l’approccio, dimostrando la sua efficacia nel realizzare manovre ad alta pre cisione ed efficienti in termini di consumo di carburante in ambienti di microgravità.