Shinhye Moon;Sang-Young Park;Seunggwon Jeon;Dae-Eun Kang
Journal of Astronomy and Space Sciences
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제41권2호
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pp.61-78
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2024
This study developed a real-time spacecraft pose estimation algorithm that combined a deep learning model and the least-squares method. Pose estimation in space is crucial for automatic rendezvous docking and inter-spacecraft communication. Owing to the difficulty in training deep learning models in space, we showed that actual experimental results could be predicted through software simulations on the ground. We integrated deep learning with nonlinear least squares (NLS) to predict the pose from a single spacecraft image in real time. We constructed a virtual environment capable of mass-producing synthetic images to train a deep learning model. This study proposed a method for training a deep learning model using pure synthetic images. Further, a visual-based real-time estimation system suitable for use in a flight testbed was constructed. Consequently, it was verified that the hardware experimental results could be predicted from software simulations with the same environment and relative distance. This study showed that a deep learning model trained using only synthetic images can be sufficiently applied to real images. Thus, this study proposed a real-time pose estimation software for automatic docking and demonstrated that the method constructed with only synthetic data was applicable in space.
Recently, many countries have attempted to protect their satellites from damage caused by space debris. To design these collision avoidance maneuvers, optimal algorithms based on numerical simulations are widely used due to their practicality. However, these algorithms often require a great expenditure of time in order to find solutions. Therefore, in this paper, a simple analytical strategy is suggested to find the initial prediction required to find these numerical solutions for collision avoidance maneuvers by using relative dynamics for the rendezvous and docking problems. For this analytical strategy, the simple dynamics on the CW (Clohessy-Wiltshire) frame is adopted as an attempt to introduce an analytical solution.
The paper describes the analysis of deployment strategies and trajectories design suitable for executing the inspection of an operative spacecraft in orbit through re-usable CubeSats. Similar missions have been though indeed, and one mission recently flew from the International Space Station. However, it is important to underline that the inspection of an operative spacecraft in orbit features some peculiar characteristics which have not been demonstrated by any mission flown to date. The most critical aspects of the CubeSat inspection mission stem from safety issues and technology availability in the following areas: trajectory design and motion control of the inspector relative to the target, communications architecture, deployment and retrieval of the inspector, and observation needs. The objectives of the present study are 1) the identification of requirements applicable to the deployment of a nanosatellite from the mother-craft, which is also the subject of the inspection, and 2) the identification of solutions for the trajectories to be flown along the mission phases. The mission for the in-situ observation of Space Rider is proposed as reference case, but the conclusions are applicable to other targets such as the ISS, and they might also be useful for missions targeted at debris inspection.
본 논문에서는 복수 Position Sensitive Detector(PSD) 센서와 IR Beacon Module(적외선 비콘 모듈)을 이용하여 우주비행체의 랑데부/도킹/군집 운용과 같은 근접 운용을 위한 칼만 필터 기반의 상대항법 알고리즘 연구를 수행한다. PSD 센서와 적외선 비콘 모듈은 각각 Target Satellite과 Chaser Satellite에 장착되어 위성의 상대 위치와 상대 자세 정보를 획득하여 위성간 근접운용에 사용한다. 각각의 상대 항법 기법의 성능을 비교 분석하기 위하여 수치 시뮬레이션을 수행한다. 상대항법 알고리즘에 사용된 PSD 센서와 적외선 비콘 모듈의 광학적 모델링과 작동 원리를 기반으로 칼만필터의 측정 모델을 구성한다. 확장 칼만 필터(EKF)와 무향 칼만 필터(UKF)는 우주비행체의 병진 운동 및 회전 운동에 대한 운동학 및 동역학적 특성을 활용하는 측정 융합에 기반을 둔 확률론적 상대항법 기법으로 사용된다. EKF와 UKF, 두 필터의 상대 자세 및 상대 위치 추정 성능을 비교한다. Target Satellite과 Chaser Satellite에 장착되는 PSD 센서와 적외선 비콘 모듈의 개수와 상대항법기법의 변화에 따른 수치 시뮬레이션을 수행하여 성능 변화를 확인하였다.
우주상에 존재하는 우주물체에 접근하여 궤도상에서 제거하는 능동 제거 기술(active debris removal, ADR)과 연료 충전, 배터리 교환 등의 위성의 수명연장을 위한 기술인 궤도상 서비싱(on-orbit servicing)은 우주물체의 증가와 함께 그 관심이 커지고 있다. 인공위성연구소에서는 국내에서 발사되었던 국가 자산 중 임무가 종료된 후 궤도상에서 여전히 우주를 돌고 있는 국가 우주자산을 포획 및 제거하는 목적의 위성을 개발하기 위한 연구를 수행 중에 있다. ADR 소형위성은 지금껏 국내에서 개발되었던 지구 및 우주환경 관측 위성과 다르게 랑데부/도킹 기술 등을 포함한 우주 탐사 임무 등 미래 임무에 요구되는 기술을 구현 및 실증하는 것을 주요 임무로 가지고 있다. 본 논문에서는 여러 국가 우주자산들 중 1990년대에 발사된 우리별 위성의 포획 및 제거 임무를 갖고 있는 ADR 소형위성의 궤도 전이 방법에 대해서 소개한다. 소형 위성은 무게가 약 200 kg 이하가 되도록 개발을 수행할 예정이고, 2027년 한국형 발사체를 통해 궤도상에 투입되는 상황을 가정하여 임무를 설계했다. 특히, 지구의 J2 섭동력을 이용해서 목표물과 다른 RAAN 일변화를 만들어 줌으로써, 목표물로의 궤도면 변경을 직접 천이 방식과 비교하여 더 적은 연료를 이용하는 전략을 구성하였다. 이 방법을 이용하여 소형위성급 무게의 위성으로 우주쓰레기 제거 임무를 가능하게 하며, 뉴스페이스 시대에 새로운 형태의 우주탐사를 수행하는 기술 검증 플랫폼이 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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