Testing Spacecraft Formation Flying with Crazyflie Drones as Satellite Surrogates

要約

宇宙領域がますます混雑する中、自律性は、少数の人間の地上オペレーターが大規模な衛星群を管理し、軌道上または宇宙内でのサービス、組み立て、製造などのより複雑なミッションに取り組むことを可能にするアプローチの 1 つとして提案されています。
新しい宇宙船の自律性を開発する際の最大の課題の 1 つは、その性能をテストして評価するメカニズムです。
軌道上で宇宙船の自律性をテストすることは、リスクが高く、法外な費用がかかる可能性があります。
別の方法は、並進運動の視覚化のためのエアベアリングやドローン上の姿勢テストベッドなどの衛星サロゲートを使用して、地上で自律性をテストすることです。
このような背景を背景に、この研究では、サロゲート プラットフォーム、つまり Bitcraze チームが開発したマイクロ クアッドコプター ドローン、Crazyflie 2.1 を使用して自律宇宙船の動作を評価するアプローチを開発します。
Crazyflie ドローンは、手頃な価格でオープンソースですぐに入手でき、測位システム、距離および/またはモーション センサー、ワイヤレス充電、AI 機能などの機能を可能にする拡張デッキを備えているため、飛行試験ラボでますます普及しつつあります。
この論文では、Crazyflie ドローンのモデルを使用して、楕円形の自然運動軌道、事前に生成されたドッキング軌道、およびニューラル ネットワーク制御システムによって出力された軌道を介して、線形化されたクロヘシー ウィルトシャー力学に基づいて宇宙船の相対運動ダイナミクスをシミュレートします。

要約(オリジナル)

As the space domain becomes increasingly congested, autonomy is proposed as one approach to enable small numbers of human ground operators to manage large constellations of satellites and tackle more complex missions such as on-orbit or in-space servicing, assembly, and manufacturing. One of the biggest challenges in developing novel spacecraft autonomy is mechanisms to test and evaluate their performance. Testing spacecraft autonomy on-orbit can be high risk and prohibitively expensive. An alternative method is to test autonomy terrestrially using satellite surrogates such as attitude test beds on air bearings or drones for translational motion visualization. Against this background, this work develops an approach to evaluate autonomous spacecraft behavior using a surrogate platform, namely a micro-quadcopter drone developed by the Bitcraze team, the Crazyflie 2.1. The Crazyflie drones are increasingly becoming ubiquitous in flight testing labs because they are affordable, open source, readily available, and include expansion decks which allow for features such as positioning systems, distance and/or motion sensors, wireless charging, and AI capabilities. In this paper, models of Crazyflie drones are used to simulate the relative motion dynamics of spacecraft under linearized Clohessy-Wiltshire dynamics in elliptical natural motion trajectories, in pre-generated docking trajectories, and via trajectories output by neural network control systems.

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