Guidance and control strategies for autonomous spacecraft swarms operations in low earth orbit

This thesis addresses the development and validation of Guidance and Control ($G\&C$) strategies for autonomous spacecraft swarm operations in Low Earth Orbit (LEO), capable of guaranteeing accurate relative navigation, robustness against environmental disturbances and realistic mission constraints. A comparative analysis between Sliding Mode Control (SMC) and Adaptive Model Predictive Control (AMPC) is performed. The adopted framework includes nonlinear relative orbital dynamics affected by the dominant perturbations in LEO, namely the Earth's geopotential harmonics ($J_2$) and atmospheric drag, while also accounting for sensor noise, modeling uncertainties, actuator limitations, fault scenarios and practical constraints, especially collision avoidance. This study is conducted through a wide range of formation-keeping and swarm-reconfiguration mission simulations, together with Monte Carlo (MC) analysis, to quantify the mission success probability and evaluate controller robustness to realistic uncertainties and constraints. In addition, this work presents a first comprehensive implementation and validation of a Sliding Mode Controller integrated with Artificial Potential Fields (APF) for collision avoidance during swarm reconfiguration. The results demonstrate that both control architectures can successfully achieve and maintain complex swarm configurations with high levels of accuracy, robustness and reliability, while highlighting a clear trade-off between the two approaches. The SMC provides faster convergence, higher positioning accuracy, a lower computational burden and greater robustness to disturbances and model uncertainties. Conversely, the AMPC achieves more efficient trajectory optimization and lower fuel consumption at the expense of significantly higher computational requirements and increased sensitivity to model mismatch. Overall, this thesis contributes to the advancement of spacecraft swarm Guidance and Control by providing a rigorous comparative framework for advanced control methodologies, quantifying their robustness through probabilistic analyses and validating novel collision avoidance architectures in realistic LEO scenarios.

La presente tesi verte sullo sviluppo e la validazione di strategie di guida e controllo per operazioni autonome di sciami di satelliti in orbita terrestre bassa, in grado di garantire navigazione accurata, robustezza contro i disturbi e di soddisfare vincoli di missione realistici. Viene eseguita un'analisi comparativa tra uno Sliding Mode Control ed un controllo predittivo adattivo. L'ambiente sviluppato include dinamiche orbitali relative non lineari influenzate dalle maggiori perturbazioni in LEO, ovvero le armoniche geopotenziali della Terra ($J_2$) e la resistenza atmosferica, tenendo conto anche di errori nei sensori, incertezze di modello, limiti degli attuatori, guasti e vincoli pratici come la prevenzione da possibili collisioni. Questo studio viene condotto attraverso un'ampia gamma di simulazioni per il mantenimento della formazione e riconfigurazione dello sciame, insieme ad una analisi Monte Carlo per quantificare la probabilità di successo della missione e valutare la robustezza del controllore rispetto a incertezze e vincoli realistici. Questo lavoro presenta inoltre una prima implementazione e validazione di uno Sliding Mode Control integrato con campi di potenziale artificiale per la prevenzione delle collisioni. I risultati ottenuti dimostrano che entrambi i controllori sono in grado di realizzare e mantenere con successo configurazioni complesse dello sciame con elevati livelli di precisione, robustezza e affidabilità, pur evidenziando un chiaro compromesso tra i due approcci. L'SMC offre una convergenza più rapida, una maggiore precisione di posizionamento, un minor carico computazionale e una maggiore robustezza contro disturbi e incertezze di modello. Invece, l'AMPC ottiene un'ottimizzazione più efficiente della traiettoria e un minor consumo di carburante, a scapito di requisiti computazionali più elevati e di una maggiore sensibilità alla discrepanza del modello. Nel complesso, questa tesi contribuisce al progresso del controllo degli sciami di satelliti fornendo un quadro comparativo per metodologie di controllo, quantificandone la robustezza attraverso analisi probabilistiche e validando nuove architetture in scenari LEO realistici.