Modeling Considerations for Developing Deep Space Autonomous Spacecraft and Simulators

要約

以前のミッションで使用されていた限られた自律性の範囲を、遠く離れた複雑な環境での運用に拡張するには、複数のサブシステムを共同で推論する自律性をさらに開発し、成熟させる必要があります。これをシステムレベルの自律性と呼びます。
システムレベルの自律性により、サブシステム間で矛盾する情報を解決する状況認識が確立されます。これには、基盤となる宇宙船と環境搭載モデルの改良と相互接続が必要になる場合があります。
ただし、任意の範囲でのモデリングの前提条件とトレードオフについての理解が限られているため、システム レベルの機能をサポートするオンボード モデルを設計することは大きな課題となります。
この論文では、将来の宇宙船の機能レベルおよびシステムレベルの自律アルゴリズムと、それらが検証される物理ベースのシミュレーターに情報を提供することを目的として、いくつかの主要な宇宙船サブシステムのモデル忠実度のレベルの向上に関する詳細な分析を提供します。
私たちは、特定の忠実度クラスのモデルの採用を主張するのではなく、さまざまな忠実度レベルでのオンボード自律性および物理ベースのシミュレーターでのモデルの使用に関連する潜在的なトレードオフと機会を強調します。
私たちは、宇宙での自律宇宙船運用の新たなフロンティアである小天体の深宇宙探査の文脈に基づいて分析を行っており、宇宙船に搭載されるモデルの選択がミッションの成功を決定する可能性があります。
私たちは、宇宙船自律アルゴリズムを開発するためのソフトウェア スイートである Multi-Spacecraft Concept and Autonomy Tool (MuSCAT) で実験を実施します。

要約(オリジナル)

To extend the limited scope of autonomy used in prior missions for operation in distant and complex environments, there is a need to further develop and mature autonomy that jointly reasons over multiple subsystems, which we term system-level autonomy. System-level autonomy establishes situational awareness that resolves conflicting information across subsystems, which may necessitate the refinement and interconnection of the underlying spacecraft and environment onboard models. However, with a limited understanding of the assumptions and tradeoffs of modeling to arbitrary extents, designing onboard models to support system-level capabilities presents a significant challenge. In this paper, we provide a detailed analysis of the increasing levels of model fidelity for several key spacecraft subsystems, with the goal of informing future spacecraft functional- and system-level autonomy algorithms and the physics-based simulators on which they are validated. We do not argue for the adoption of a particular fidelity class of models but, instead, highlight the potential tradeoffs and opportunities associated with the use of models for onboard autonomy and in physics-based simulators at various fidelity levels. We ground our analysis in the context of deep space exploration of small bodies, an emerging frontier for autonomous spacecraft operation in space, where the choice of models employed onboard the spacecraft may determine mission success. We conduct our experiments in the Multi-Spacecraft Concept and Autonomy Tool (MuSCAT), a software suite for developing spacecraft autonomy algorithms.

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