論文の概要: Constrained Control for Autonomous Spacecraft Rendezvous: Learning-Based Time Shift Governor

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05748v1
• Date: Sat, 07 Dec 2024 21:17:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:56:11.294037
• Title: Constrained Control for Autonomous Spacecraft Rendezvous: Learning-Based Time Shift Governor
• Title（参考訳）: 自律型宇宙船レンデブーの制約制御:学習型時間シフト知事
• Authors: Taehyeun Kim, Robin Inho Kee, Ilya Kolmanovsky, Anouck Girard,
• Abstract要約: 本稿では, ランデブーやドッキングの際の制約を強制する, TSG(Time Shift Governor)に基づく制御方式を提案する。 TSGは、名目上のクローズドループシステムへのアドオンスキームとして、副宇宙船の目標基準として、時間シフトのチーフ宇宙船軌道を生成する。 TSG実装への我々のアプローチは、過去の副次的および主的宇宙船状態の連続の関数として時間シフトパラメータを近似するLSTMニューラルネットワークを統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3499500088995464
• License:
• Abstract: This paper develops a Time Shift Governor (TSG)-based control scheme to enforce constraints during rendezvous and docking (RD) missions in the setting of the Two-Body problem. As an add-on scheme to the nominal closed-loop system, the TSG generates a time-shifted Chief spacecraft trajectory as a target reference for the Deputy spacecraft. This modification of the commanded reference trajectory ensures that constraints are enforced while the time shift is reduced to zero to effect the rendezvous. Our approach to TSG implementation integrates an LSTM neural network which approximates the time shift parameter as a function of a sequence of past Deputy and Chief spacecraft states. This LSTM neural network is trained offline from simulation data. We report simulation results for RD missions in the Low Earth Orbit (LEO) and on the Molniya orbit to demonstrate the effectiveness of the proposed control scheme. The proposed scheme reduces the time to compute the time shift parameter in most of the scenarios and successfully completes rendezvous missions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 2-Body問題の設定において, ランデブーやドッキング (RD) の際の制約を強制する, TSG(Time Shift Governor)ベースの制御方式を提案する。 TSGは、名目上のクローズドループシステムへのアドオンスキームとして、副宇宙船の目標基準として、時間シフトのチーフ宇宙船軌道を生成する。 この指示された基準軌道の修正により、時間シフトがゼロに減らされランデブーが影響されることが保証される。 TSG実装への我々のアプローチは、過去の副次的および主的宇宙船状態の連続の関数として時間シフトパラメータを近似するLSTMニューラルネットワークを統合する。 このLSTMニューラルネットワークは、シミュレーションデータからオフラインでトレーニングされる。 提案手法の有効性を実証するため,低地球軌道(LEO)およびモルニヤ軌道におけるRDミッションのシミュレーション結果について報告する。 提案手法は,ほとんどのシナリオにおいて時間シフトパラメータを計算する時間を短縮し,ランデブーミッションを完了させる。

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