Information-Optimal Multi-Spacecraft Positioning for Interstellar Object Exploration

要約

星間天体 (ISO) は、重力によって太陽に束縛されていない天体であり、宇宙の形成と構成についての理解を進める貴重な機会となる可能性があります。
本質的に状態の大きく急速に変化する不確実性を伴う発見の予測不可能な性質に対応して、本論文は、正式な確率的保証を備えた ISO の遭遇を通じて得られる情報を局所的に最大化するための新しいマルチ宇宙機フレームワークを提案します。
完全自律型宇宙船運用のためのいくつかの近似制御および推定ポリシーが与えられると、まず、ISO が有限の確率で位置するターミナル位置の周囲に楕円体を構築します。
ISO の大きな状態の不確実性は、ここでは確率的に収縮する非線形システムの階層特性を通じて正式に処理されます。
次に、楕円体の周りに最適に分散された複数の宇宙船の端末位置を見つける方法を提案します。これにより、すべての関心のある地点 (POI) から得られる情報が局所的に最大化されます。
これは、宇宙船の位置、カメラの仕様、ISO 位置の不確実性を考慮した確率的な情報コスト関数を利用しており、情報はカメラによって収集された視覚データとして定義されます。
数値シミュレーションは、準現実的な経験的母集団から生成された合成 ISO 候補を使用して、このアプローチの有効性を実証します。
私たちの方法では、各宇宙船がその最終状態を最適に選択し、調査する理想的な POI の数を決定できるため、リソースの使用を最小限に抑えながら、これらのまれでつかの間の星間訪問者を調査する能力が向上する可能性があります。

要約(オリジナル)

Interstellar objects (ISOs), astronomical objects not gravitationally bound to the sun, could present valuable opportunities to advance our understanding of the universe’s formation and composition. In response to the unpredictable nature of their discoveries that inherently come with large and rapidly changing uncertainty in their state, this paper proposes a novel multi-spacecraft framework for locally maximizing information to be gained through ISO encounters with formal probabilistic guarantees. Given some approximated control and estimation policies for fully autonomous spacecraft operations, we first construct an ellipsoid around its terminal position, where the ISO would be located with a finite probability. The large state uncertainty of the ISO is formally handled here through the hierarchical property in stochastically contracting nonlinear systems. We then propose a method to find the terminal positions of the multiple spacecraft optimally distributed around the ellipsoid, which locally maximizes the information we can get from all the points of interest (POIs). This utilizes a probabilistic information cost function that accounts for spacecraft positions, camera specifications, and ISO position uncertainty, where the information is defined as visual data collected by cameras. Numerical simulations demonstrate the efficacy of this approach using synthetic ISO candidates generated from quasi-realistic empirical populations. Our method allows each spacecraft to optimally select its terminal state and determine the ideal number of POIs to investigate, potentially enhancing the ability to study these rare and fleeting interstellar visitors while minimizing resource utilization.

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