High-order on-board trajectory control for Mars aerobraking

Aerobraking is an orbital maneuver which utilizes the atmosphere of a planet to reduce the orbital semi-major axis of a spacecraft that was successfully used in past Mars missions. However, uncertainties in atmospheric density and the spacecraft state significantly affect the precision and safety of aerobraking maneuvers. To cope with these uncertainties, Differential Algebra techniques can be exploited to compute Taylor maps of arbitrary order that allow for the evaluation of an arbitrary number of initial conditions with a single propagation at a fixed cost, enabling on-board trajectory control under atmospheric and state uncertainty. The framework models atmospheric uncertainty using Mars-GRAM statistics and propagates state uncertainty through high-order Taylor maps. Chance-constrained optimization is formulated using surrogate variables dependent on atmospheric and spacecraft states. The reference trajectory is propagated using the Conjugate Unscented Transformation to capture higher-order statistics, and Sequential Non-Linear Programming is employed to simulate the aerobraking campaign. The proposed framework enables aerobraking operations to be performed autonomously by incorporating atmospheric predictions and on-board uncertainty propagation. Simulation results for the ExoMars Trace Gas Orbiter aerobraking campaign demonstrate that high-order expansions provide accurate estimates of the pericenter state while maintaining fixed computational cost for large-scale sample evaluation, making the approach suitable for on-board implementation.

L'aerofrenaggio è una manovra orbitale che sfrutta l'atmosfera di un pianeta per ridurre il semiasse maggiore orbitale di un veicolo spaziale, già utilizzata con successo in precedenti missioni su Marte. Tuttavia, le incertezze nella densità atmosferica e nello stato del veicolo spaziale influiscono significativamente sulla precisione e sulla sicurezza delle manovre di aerobraking. Per far fronte a queste incertezze, è possibile sfruttare tecniche di algebra differenziale per calcolare mappe di Taylor di ordine arbitrario che consentono la valutazione di un numero arbitrario di condizioni iniziali con una singola propagazione a un costo fisso, consentendo il controllo della traiettoria a bordo in condizioni di incertezza atmosferica e di stato. Il metodo proposto modella l'incertezza atmosferica utilizzando statistiche ottenute tramite Mars-GRAM e propaga l'incertezza di stato attraverso mappe di Taylor di ordine elevato. L'ottimizzazione con vincoli casuali viene formulata utilizzando variabili surrogate dipendenti dagli stati della atmosfera e del veicolo spaziale. La traiettoria di riferimento viene propagata utilizzando la Trasformazione Unscented Coniugata per acquisire statistiche di ordine superiore e viene utilizzata la Programmazione Sequenziale Non Lineare per simulare la campagna di aerofrenaggio. Il metodo proposto consente di eseguire operazioni di aerofrenaggio in modo autonomo, incorporando le previsioni atmosferiche e la propagazione dell'incertezza a bordo. I risultati della simulazione per la campagna di aerofrenaggio dell'ExoMars Trace Gas Orbiter dimostrano che le espansioni di ordine elevato forniscono stime accurate dello stato del pericentro, mantenendo al contempo un costo computazionale fisso per la valutazione di campioni su larga scala, rendendo l'approccio adatto all'implementazione a bordo.