Ignition Point Reachability for Aerodynamically-Controlled Reusable Launch Vehicles

📄 arXiv: 2503.11862v1 📥 PDF

作者: Benjamin Chung, Kazuya Echigo, Behçet Açıkmeşe

分类: eess.SY

发布日期: 2025-03-14

DOI: 10.2514/6.2025-1897

💡 一句话要点

提出基于SCP的算法，用于估计可重复使用运载火箭气动到推进下降的转换点集合。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 可重复使用运载火箭 连续凸规划 可达性分析 轨迹优化 气动控制

📋 核心要点

  1. 传统RLV轨迹优化方法过度简化车辆动力学，且现有可达性分析方法难以应对高维、多约束的RLV着陆问题。
  2. 该论文提出一种基于连续凸规划（SCP）的算法，通过在低维空间采样可达多面体来近似高维可达集投影。
  3. 实验结果表明，该算法能够有效计算RLV着陆轨迹的可行点火点，并展示了气动偏转能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于连续凸规划（SCP）的方法，用于估计可重复使用运载火箭（RLV）返回着陆场时，从气动下降过渡到推进下降的点集。确定RLV可以安全着陆的可行点火点集合，对于任务规划和靶场安全至关重要。然而，以往的RLV轨迹优化方法通常采用高度简化的车辆动力学模型。此外，先前的可达性分析方法要么无法扩展到RLV所需的完整约束集，要么因维度灾难而难以处理完整的5自由度（5-DoF）动力学。为了解决这个问题，本文描述了一种算法，该算法近似将高维可达集投影到低维空间。该算法通过重复轨迹优化来采样降维空间中的可达多面体，从而仅计算感兴趣的投影空间中的可达性，而非计算可达空间的所有部分。该优化可以考虑初始和终端约束以及状态和控制约束。实验结果表明，该算法能够计算可达集到低维空间的投影，从而确定两阶段气动/推进RLV着陆轨迹的可行点火点，同时也展示了本文提出的机身和鳍片执行器模型所实现的气动偏转能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决可重复使用运载火箭（RLV）返回着陆场时，如何准确估计从气动下降过渡到推进下降的点集，即可行点火点集合的问题。现有方法主要存在两个痛点：一是轨迹优化方法通常过度简化车辆动力学模型，二是可达性分析方法难以处理高维、多约束的RLV着陆问题，容易陷入维度灾难。

核心思路：论文的核心思路是将高维可达集投影到低维空间进行分析。通过重复轨迹优化，采样降维空间中的可达多面体，从而避免直接计算整个高维可达空间。这种方法降低了计算复杂度，使得在考虑复杂约束条件下进行可达性分析成为可能。

技术框架：该算法主要包含以下几个阶段： 1. 问题建模：建立5自由度（5-DoF）RLV的动力学模型，并考虑初始和终端约束、状态和控制约束。 2. 连续凸规划（SCP）：利用SCP方法将非凸优化问题转化为一系列凸优化问题进行求解。 3. 可达集投影：将高维可达集投影到低维空间，例如位置坐标。 4. 轨迹优化采样：通过重复轨迹优化，采样降维空间中的可达多面体。 5. 可行点火点确定：根据采样结果，确定RLV的可行点火点集合。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种基于SCP的算法，用于近似计算高维可达集在低维空间的投影。与传统方法相比，该算法能够有效降低计算复杂度，并能够处理复杂的约束条件，从而更准确地估计RLV的可行点火点集合。此外，该论文还考虑了气动偏转能力，使得轨迹优化更加灵活。

关键设计：论文中关键的设计包括： 1. 动力学模型：采用5自由度动力学模型，能够更准确地描述RLV的运动状态。 2. 约束条件：考虑了初始和终端约束、状态和控制约束，保证轨迹的可行性。 3. SCP方法：利用SCP方法将非凸优化问题转化为一系列凸优化问题进行求解，提高了计算效率。 4. 投影空间选择：选择合适的低维投影空间，例如位置坐标，能够更好地反映可达性信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该算法能够有效地计算可达集到低维空间的投影，从而确定两阶段气动/推进RLV着陆轨迹的可行点火点。同时，实验还展示了本文提出的机身和鳍片执行器模型所实现的气动偏转能力，验证了算法的有效性和实用性。具体的性能数据和对比基线在论文中未明确给出。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于可重复使用运载火箭的任务规划和靶场安全。通过准确估计可行点火点集合，可以提高着陆精度和安全性，降低任务风险。此外，该方法还可以推广到其他具有类似气动/推进下降段的飞行器，例如空天飞机等，具有重要的工程应用价值。

📄 摘要（原文）

We describe a successive convex programming (Sequential Convex Programming (SCP)) based approach for estimate the set of points where a 5-degree of freedom (5-DoF) reusable launch vehicle (RLV) returning to a landing site can transition from aerodynamic to propulsive descent. Determining the set of feasible ignition points that a RLV can use and then safely land is important for mission planning and range safety. However, past trajectory optimization approaches for RLVs consider substantially simplified versions of the vehicle dynamics. Furthermore, prior reachability analysis methods either do not extend to the full constraint set needed for an RLV or are too beset by the curse of dimensionality to handle the full 5-DoF dynamics. To solve this problem, we describe an algorithm that approximates the projection of a high dimensional reachable set onto a low dimensional space. Instead of computing all parts of the reachable space, we only calculate reachability in the projected space of interest by using repeated trajectory optimization to sample the reachable polytope in the reduced space. The optimization can take into account initial and terminal constraints as well as state and control constraints. We show that our algorithm is able to compute the projection of a reachable set into a low dimensional space by calculating the feasible ignition points for a two-phase aerodynamic/propulsive RLV landing trajectory, while also demonstrating the aerodynamic divert enabled by our body and fin actuator model.