Autonome geleiding voor het landen van ruimtevaartuigen en nabijheidsoperaties

Afdalings- en landingstechnologieën zijn kritieke componenten om toekomstige robotmissies naar planeten (Mars, Venus), manen (Titan, Europa) en ook naar asteroïden en kometen mogelijk te maken, voor verkenning of het terugbrengen van bodemstalen. De huidige Marslanders hebben tot nu toe ballistische inlooptrajecten afgelegd zonder trajectcontrole na het laatste manoeuvre voor de afdaling. Verbeteringen in de landingsnauwkeurigheid (van ~ 150 km van het doelwit voor Mars Pathfinder tot ~ 30-40 km voor MER en Phoenix) zijn te danken aan verbeteringen in de naderingsnavigatie. Mars Science Laboratory heeft als eerste een geleid toegangstraject naar Mars gebruikt, met een landingsnauwkeurigheid van 2,4 km (landingsellips ~ 21 km x 7 km). Voor toekomstige missies is een nauwkeurige landing binnen ~ 100 m nodig om de veiligheid van de landing te verzekeren dichtbij een doelwit van hoge wetenschappelijke interesse in onregelmatig terrein, of om te landen in de buurt van een eerder geland object. Het begeleidingsprobleem met aangedreven afdaling is inherent een optimalisatieprobleem: het vinden van een pad naar een doel, zonder dat er botsingen plaatsvinden en met minimalisatie van een kostenfunctie (zoals brandstof). Het gebruik van optimizers in autonome ruimtevaartuigen is beperkt door het feit dat algemene niet-convexe optimalisatiebenaderingen niet garanderen dat een globaal optimum wordt gevonden (indien haalbaar), alleen convergeren naar lokale minima en gevoelig zijn voor startwaarden. Om deze beperkingen te overwinnen, zijn meer geavanceerde geleidingsalgoritmen nodig. Mijn onderzoek zal zich richten op het vergroten van de nauwkeurigheid, robuustheid en veiligheid van de landing, en op het uitbreiden van de toelaatbare omstandigheden (d.w.z. het vinden van een haalbare en niet noodzakelijk optimale oplossing die aan alle beperkingen voldoet). Onderzoeksdoelstellingen: -Het leveren van algoritmen die snel en robuust een beperkte, optimale oplossing vinden en tegelijkertijd veiligheid garanderen en onzekerheden hanteren; -De kennis van onzekerheden en waarschijnlijkheid van haalbaarheid opnemen in het geleidingsprobleem; -Oppervlakte-informatie in realtime synthetiseren om trajectverbeteringen te genereren en de nauwkeurigheid van de landing te verbeteren; -het bieden van capaciteit om vertragingen te weerstaan, en te herconfigureren in aanwezigheid van degradaties en storingen; -Ontwikkeling van robuuste, realtime implementeerbare en verifieerbare optimalisatie-algoritmen aan boord.