Chance-Constrained Control for Safe Spacecraft Autonomy: Convex Programming Approach

要約

この論文は、不確実性の下で安全な宇宙船の自律性のための堅牢な経路計画フレームワークを提示し、凸計画法に基づいて計算的に扱いやすい定式化を開発します。
確率制約制御を利用して問題を定式化します。
これは、ユーザー定義の信頼レベル (例: 99.9% の信頼度の安全性) を持つ確率的制約の下で確率的コストを最小化する一連の制御ポリシーを解決するための数学的フレームワークを提供します。
このフレームワークにより、プランナーは車両の安全性を確保しながら、運用の不確実性の下で状態分布を直接制御できます。
この論文は、安全な自律性の問題を厳密に定式化し、宇宙船の経路計画で頻繁に発生する主要なコスト/制約機能に対応するために文献内の技術を収集および拡張し、扱いやすい解決方法を開発します。
提示されたフレームワークは、カルマン フィルターによるナビゲーション エラー、ゲイツ モデルによる実行エラー、および不完全な力モデルによる不確実性の下での、安全な自律ランデブーとシス月空間での軌道維持という 2 つの代表的な数値例を介して実証されます。

要約(オリジナル)

This paper presents a robust path-planning framework for safe spacecraft autonomy under uncertainty and develops a computationally tractable formulation based on convex programming. We utilize chance-constrained control to formulate the problem. It provides a mathematical framework to solve for a sequence of control policies that minimizes a probabilistic cost under probabilistic constraints with a user-defined confidence level (e.g., safety with 99.9% confidence). The framework enables the planner to directly control state distributions under operational uncertainties while ensuring the vehicle safety. This paper rigorously formulates the safe autonomy problem, gathers and extends techniques in literature to accommodate key cost/constraint functions that often arise in spacecraft path planning, and develops a tractable solution method. The presented framework is demonstrated via two representative numerical examples: safe autonomous rendezvous and orbit maintenance in cislunar space, both under uncertainties due to navigation error from Kalman filter, execution error via Gates model, and imperfect force models.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google