Sviluppo di un sistema di navigazione e controllo per manovre di prossimità basato su sensore visivo

This thesis focuses on development of integrated system consisting of navigation and control for autonomous proximity operations between two spacecraft orbiting around Earth. Relative position and attitude are estimated using information from a vision sensor; four solution, two non-iterative and two iterative, and the extended Kalman filter are proposed to solve the pose estimation problem. The optimal control of translational and rotational motions is achieved using the non-linear approach, referred to T- D technique. This method involves manipulating governing dynamic equations into a pseudo-linear non-unique form (referred to SDC parameterization or extended linearization), in which system matrices are given as a function of the current state, and minimizing a quadratic-like performance index; then, a sub-optimal control law is obtained by approximation of the solution of ARE by a truncated series expansion. Finally, a docking final-phase are simulated in order to verify the accuracy of the proposed non-linear controller and investigate the use of a vision sensor for navigation purpose.

Il presente lavoro di tesi ha come obiettivo lo sviluppo di un sistema integrato di navigazione e controllo per operazioni di prossimità autonome fra due satelliti in orbita intorno alla terra. Posizione e assetto relativo sono ricostruiti usando i dati provenienti da un sensore visivo; a tal proposito sono stati implementati quattro diversi algoritmi, due iterativi e due non-iterativi, ed il filtro di Kalman non-lineare per la stima della posizione e orientazione relativa dei due satelliti. Il controllo ottimo del moto e dell'assetto relativo viene realizzato mediante l'utilizzo della tecnica di controllo non-lineare T-D. Questo metodo è basato sulla formulazione pseudo-lineare non-unica (conosciuta come parametrizzazione SDC o linearizzazione estesa) della dinamica che governa il problema, e minimizzando un indice delle prestazioni; quindi, la legge di controllo sub-ottima, è ottenuta approssimando la soluzione della ARE con una serie di potenze troncata. Infine, il sistema integrato viene implementato nella simulazione numerica della fase finale di una manovra di docking per verificare l'accuratezza del sistema di controllo non-lineare e studiare l'uso del sensore visivo per la navigazione.