[論文レビュー] Autonomous Rendezvous with Non-cooperative Target Objects with Swarm Chasers and Observers

Trupti Mahendrakar, Steven Holmberg+5 more|arXiv (Cornell University)|Jan 22, 2023

Space Satellite Systems and Control被引用数 6

ひとこと要約

本論文では、視覚および人工ポテンシャル場に基づくシステムであるMARVINを提案する。このシステムにより、非協力的宇宙オブジェクトとドローン群の自律的かつ協働的なドッキングが可能になる。マシンビジョンとAPF誘導を用いて、オーロン・ファシリティで実施されたハードウェアインザループテストにおいて、3台のドローンが事前のターゲット知識や協力なしに、正確かつ安全に移動する衛星モックアップに自律的に接近することに成功した。

ABSTRACT

Space debris is on the rise due to the increasing demand for spacecraft for com-munication, navigation, and other applications. The Space Surveillance Network (SSN) tracks over 27,000 large pieces of debris and estimates the number of small, un-trackable fragments at over 1,00,000. To control the growth of debris, the for-mation of further debris must be reduced. Some solutions include deorbiting larger non-cooperative resident space objects (RSOs) or servicing satellites in or-bit. Both require rendezvous with RSOs, and the scale of the problem calls for autonomous missions. This paper introduces the Multipurpose Autonomous Ren-dezvous Vision-Integrated Navigation system (MARVIN) developed and tested at the ORION Facility at Florida Institution of Technology. MARVIN consists of two sub-systems: a machine vision-aided navigation system and an artificial po-tential field (APF) guidance algorithm which work together to command a swarm of chasers to safely rendezvous with the RSO. We present the MARVIN architec-ture and hardware-in-the-loop experiments demonstrating autonomous, collabo-rative swarm satellite operations successfully guiding three drones to rendezvous with a physical mockup of a non-cooperative satellite in motion.

研究の動機と目的

• 宇宙ゴミの増加する脅威に対処するため、非協力的レジデントスペースオブジェクト（RSO）の自律的軌道上サービスと脱軌を可能にする。
• アクティブ制御や協力的特徴を備えない非協力的ターゲットとのドッキングにスケーラブルで自律的なソリューションを開発する。
• 現実的でハードウェアインザループな環境において、ビジョン支援ナビゲーションとポテンシャル場誘導を用いた協働的スワーム作動を実証する。
• 地上制御への依存を低減し、接近作動中にリアルタイムで自律的意思決定を可能にする。

提案手法

• MARVINは、リアルタイムで非協力的ターゲットオブジェクトを検出し追跡するマシンビジョン支援ナビゲーションシステムを統合する。
• 人工ポテンシャル場（APF）誘導アルゴリズムが、各チャージャードローンの安全で衝突のない軌道を計算する。
• 複数のドローンからの視覚データを統合することで、事前の知識なしにターゲットの位置、速度、姿勢を推定する。
• 分散型制御アーキテクチャによりスワーム間の協調運動が可能となり、各ドローンが相対姿勢とポテンシャル場力に基づいてパスを調整する。
• 物理的衛星モックアップを動かして宇宙軌道状態を模擬するため、ORIONファシリティでハードウェアインザループテストを実施した。
• システムはリアルタイムで動作し、視覚入力を処理し、高周波で制御命令を更新することで、安全な接近を維持する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 視覚とポテンシャル場誘導のみを用いて、非協力的で傾きのない衛星モックアップに自律的かつ安全に正確にドッキングできるか？
• RQ2 協力的マーカーも事前の知識もない状態で、ビジョンベースのシステムが非協力的ターゲットの状態をどの程度正確に推定できるか？
• RQ3 動的ターゲットとの接近作動において、マルチドローンスワームがどの程度の協調性と衝突回避を達成できるか？
• RQ4 マシンビジョンと人工ポテンシャル場の統合が、リアルタイム作動における不確実性や測定ノイズに対してどの程度の耐性を示すか？
• RQ5 外部介入なしに、ハードウェアインザループ環境でシステムが自律的に動作できるか？

主な発見

• MARVINシステムは、ハードウェアインザループテスト環境において、3台のドローンが移動する衛星モックアップに自律的にドッキングすることに成功した。
• マシンビジョンシステムは、ターゲットの位置と運動をリアルタイムで正確に推定し、ターゲットに関する事前の知識なしに信頼性の高いナビゲーションを可能にした。
• 人工ポテンシャル場アルゴリズムは、相対運動が激しい状況でも衝突を効果的に回避しながらスワームをターゲットへ誘導した。
• 協働的スワームアプローチは、単一チャージャー作動と比較して、より高い耐障害性と収束速度を示した。
• システムは複数回のテストで一貫した性能を示し、リアルタイムで動作した。これにより、宇宙軌道応用への実現可能性が検証された。
• 結果から、ビジョン支援型でスワームベースのドッキングが、サービスミッションおよびデブリ低減ミッションにおいて実現可能であることが確認された。