Chance-constrained Model Predictive Control for Near Rectilinear Halo Orbit spacecraft rendezvous

📄 arXiv: 2501.10437v1 📥 PDF

作者: Julio C. Sanchez, Francisco Gavilan, Rafael Vazquez

分类: eess.SY

发布日期: 2025-01-13

期刊: Aerospace Science and Technology, Volume 100, May 2020, 105827

DOI: 10.1016/j.ast.2020.105827

💡 一句话要点

提出基于机会约束MPC的近直线Halo轨道航天器交会方法

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 模型预测控制 机会约束 航天器交会 近直线Halo轨道 限制性三体问题

📋 核心要点

  1. 传统航天器交会方法难以应对R3BP中复杂动力学和扰动。
  2. 利用状态转移矩阵和机会约束，设计鲁棒MPC保证概率意义下的约束满足。
  3. 在线扰动估计器用于实时计算扰动参数，提升控制器的适应性。

📝 摘要（中文）

本研究提出了一种鲁棒的模型预测控制器（MPC），用于解决限制性三体问题（R3BP）中的航天器交会问题，该问题与未来在近月空间与空间站对接的需求相关。该方法适用于化学和电推进器。通过利用状态转移矩阵和机会约束方法，该鲁棒MPC能够在概率意义上保证存在扰动时满足约束条件。扰动参数通过扰动估计器在线计算。该鲁棒控制器在一个目标位于地月近直线Halo轨道上的交会场景中进行了测试。数值结果被展示和讨论。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决限制性三体问题（R3BP）中航天器与目标（如空间站）在近直线Halo轨道（NRHO）上进行交会的问题。现有方法在R3BP的复杂动力学环境和存在扰动的情况下，难以保证交会过程的精度和安全性。传统的确定性MPC方法对扰动敏感，可能导致约束违反。

核心思路：论文的核心思路是设计一个鲁棒的模型预测控制器（MPC），该控制器能够考虑到扰动的影响，并在概率意义上保证约束条件得到满足。通过引入机会约束，允许一定概率的约束违反，从而在保证安全性的同时，提高控制器的性能。

技术框架：该方法主要包含以下几个模块：1) 状态估计：利用传感器数据估计航天器的当前状态。2) 扰动估计：在线估计作用于航天器上的扰动。3) 模型预测：基于R3BP动力学模型预测航天器未来的状态轨迹。4) 机会约束优化：求解一个优化问题，该问题最小化控制能量，同时满足机会约束，即状态轨迹在一定概率下位于安全区域内。5) 控制执行：将优化得到的控制量作用于航天器。

关键创新：该方法的关键创新在于将机会约束引入到MPC框架中，从而实现对扰动的鲁棒性。此外，在线扰动估计器的使用使得控制器能够适应时变的扰动环境。与传统的鲁棒MPC方法相比，机会约束MPC允许一定概率的约束违反，从而在保证安全性的同时，提高了控制器的性能。

关键设计：机会约束的具体形式取决于扰动的统计特性。论文中可能假设扰动服从高斯分布，并利用状态转移矩阵将状态的不确定性传播到预测时域。机会约束通常被转化为确定性约束，以便于求解优化问题。优化问题的目标函数通常包含控制能量和终端状态误差的加权和。控制器的采样时间和预测时域长度是重要的参数，需要根据具体的应用场景进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过数值仿真验证了所提出的鲁棒MPC在近直线Halo轨道交会场景中的有效性。结果表明，该控制器能够在存在扰动的情况下，以较高的概率保证航天器安全到达目标位置。具体的性能数据（如交会精度、燃料消耗等）和与传统方法的对比结果需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于未来月球空间站的建设和维护，例如为空间站提供补给和人员运输服务。此外，该方法还可以推广到其他深空探测任务中，例如火星探测和近地小行星探测，提高航天器在复杂动力学环境下的自主导航和控制能力，降低任务风险。

📄 摘要（原文）

This work presents a robust Model Predictive Controller (MPC) to solve the problem of spacecraft rendezvous in the context of the restricted three-body problem (R3BP) as will be required to dock with space stations in cislunar space. The employed methodology is both valid for chemical and electric thrusters. By exploiting the state transition matrix and using a chance-constrained approach, the robust MPC assures constraints satisfaction under the presence of disturbances in a probabilistic sense. The perturbations parameters are computed on-line using a disturbance estimator. The robust controller is tested for a rendezvous scenario with a target placed in an Earth-Moon Near-Rectilinear Halo Orbit. Numerical results are shown and discussed.