Robust model predictive control design for the booster stage of a reusable launch vehicle during the aerodynamic-descent phase of flight

In the last decade, reusable launch vehicles (RLVs) have emerged as a central focus in the evolution of space transportation. Reusability, achieved through the recovery of the first stage and other critical components, significantly reduces mission costs and enables more frequent launches. Furthermore, it contributes to enhanced system reliability through iterative testing and accumulated flight experience, while also mitigating the environmental footprint of launch activities. From a technological standpoint, this growing interest has driven the development of novel Guidance, Navigation, and Control (GNC) solutions for this class of vehicles. This thesis addresses one of the key challenges in this context: the design of a robust control algorithm for the aerodynamic-descent phase of the booster stage of an RLV. In particular, it begins by analyzing a non-robust implementation of a Model Predictive Controller, highlighting its limitations and examining the main sources of uncertainty affecting the control system, and subsequently proposes an alternative robust MPC strategy capable of systematically handling uncertainties, enforcing state constraints, and maintaining vehicle stability while achieving satisfactory tracking performance throughout the entire descent phase.

Nell’ultimo decennio, i lanciatori spaziali riutilizzabili (Reusable Launch Vehicles, RLVs) sono emersi come una tecnologia centrale nell’evoluzione dei trasporti spaziali. La riutilizzabilità, ottenuta attraverso il recupero del primo stadio e di altre componenti critiche, permette di ridurre significativamente i costi delle missioni e di aumentare la frequenza dei lanci. Inoltre, contribuisce a migliorare l’affidabilità del sistema grazie a test ripetuti e all’esperienza accumulata in voli precedenti, riducendo al contempo l’impatto ambientale delle attività di lancio. Da un punto di vista tecnologico, questo crescente interesse ha stimolato lo sviluppo di nuove soluzioni di Guida, Navigazione e Controllo (GNC) per questa classe di veicoli. Questa tesi affronta una delle principali sfide in questo contesto: la progettazione di un algoritmo di controllo robusto per la fase di discesa aerodinamica del primo stadio di un RLV. In particolare, viene inizialmente analizzata un’implementazione non robusta di un controllore predittivo, evidenziandone i limiti e studiando le principali fonti di incertezza che influenzano negativamente il sistema di controllo. Successivamente, viene proposta un’alternativa basata su un controllore predittivo robusto, in grado di gestire in modo sistematico le incertezze, rispettare i vincoli sullo stato del veicolo e garantire al contempo stabilità e prestazioni di tracking soddisfacenti per l’intera fase aerodinamica.