ТЕХНИЧЕСКАЯ МЕХАНИКА
ISSN 1561-9184 (печатная версия), ISSN 2616-6380 (електронная версия)

ГЛАВНАЯ    ПРО ЖУРНАЛ    РЕДКОЛЛЕГИЯ    АВТОРАМ    ТЕКУЩИЙ ВЫПУСК    АРХИВ    КОНТАКТЫ

УДК 629.78

Техническая механика, 2018, 4, 30 - 45

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПАРАМЕТРОВ НЕКООПЕРИРОВАННЫХ ОБЪЕКТОВ В ЗАДАЧАХ ОРБИТАЛЬНОГО СЕРВИСА

Савчук А. П., Фоков А. А.

Савчук А. П.
Институт технической механики Национальной академии наук Украины и Государственного космического агентства Украины
Украина

Фоков А. А.
Институт технической механики Национальной академии наук Украины и Государственного космического агентства Украины
Украина

      Для решения задач исследования движения систем орбитального сервиса необходим учет процесса обработки измерительной информации о параметрах объекта сервиса, который, как правило, является некооперированным, часто с неизвестными характеристиками. Целью работы является систематизация результатов исследований, посвященных процессу обработки измерительной информации о параметрах некооперированных космических объектов. С этой целью проведен анализ публикаций по методам орбитального дистанционного определения параметров космических объектов и параметров их движения. В результате работы дана характеристика разрабатываемых методов. Выделены их необходимые составляющие – первоначальная обработка данных непосредственных измерений, выбор моделей движения центра масс объекта и движения вокруг центра масс, оценивание параметров объекта и его движения, основанное на использовании результатов первоначальной обработки данных и принятых моделях динамики. Современные методы орбитального дистанционного определения параметров объектов используют в основном данные диапазонного изображения (range imaging). На выходе первоначальной (суррогатной) обработки данных измерений, как правило, получают расположения так называемых геометрического центра объекта и геометрических осей координат. При выборе модели движения объекта сервиса в большинстве случаев пренебрегают орбитальным движением сервисного космического аппарата и объекта. Вместе с тем намечается тенденция учета орбитального движения в дальнейших исследованиях. Среди алгоритмов оценивания параметров объектов орбитального сервиса наиболее частое использование получили алгоритмы на основе фильтров Калмана различной модификации. Наряду с этим применяют и другие методы оценивания. В настоящее время усилия разработчиков рассматриваемых методов направлены на повышение точности оценивания параметров объектов и сокращение времени вычислений. Приведенный в работе анализ методов орбитального дистанционного определения характеристик объектов сервиса может быть использован для моделирования движения сервисного космического аппарата и объекта обслуживания, а также для оценки характеристик процесса обработки измерительной информации.

орбитальный сервис, некооперированный объект, параметры объекта, параметры движения, дистанционное определение

1. Алпатов А. П. Космический мусор: аспекты проблемы. Техническая механика. 2018. № 1. С. 30–47.

2. Трушляков В. И., Юткин Е. А. Обзор существующих разработок средств спуска крупногабаритного космического мусора как операции обслуживания аппаратов на орбите. Омский научный вестник. 2015. № 3 (143). С. 50–56.

3. Fehse W. Automated rendezvous and docking of spacecraft. Cambridge : University Press. 2003. P. 486.

4. Kitamura S., Hayakawa Y., Kawamoto S. A reorbiter for GEO large space debris using ion beam irradiation. Proceedings of 32-nd International Electric Propulsion Conference. Wiesbaden, Germany, 2011. P. 13.

5. Lavagna M., Benvenuto R., De Luca L., Maggi F., Tadini P., Graziano M. Contactless active debris removal: the hybrid propulsion alternative. Proceedings of 5-th European Conference for Aerospace Sciences. Munich, 2013. P. 33.

6. Bombardelli C., Pelaez J. Ion Beam Shepherd for Contactless Space Debris Removal, Journal of Guidance, Control and Dynamics. 2011. Vol. 34, № 3. P. 916–920.

7. Clerc X., Retat I. Astrium vision on space debris removal. Proceedings of 63rd International Astronautical Congress. Naples, Italy, 2012. P. 1–5.

8. Martinez H. G., Giorgi G., Eissfeller B. Pose estimation and tracking of non-cooperative rocket bodies using Time-of-Flight cameras. Acta Astronautica. 2017. Vol. 139. P. 165–175.

9. Hillenbrand U., Lampariello R. Motion and parameter estimation of a free-floating space object from range data for motion prediction. Proc. of the 8th Int. Symposium on Artificial Intelligence, Robotics and Automation in Spaces. 2005. 26 p.

10. Zhou B-Z., Cai G-P., Liu Y-M., Liu P. Motion Prediction of a Non-Cooperative Space Target. Advances in Space Research. 2017. Vol. 61, № 1. P. 207–222.

11. Соколов Н. Л. Метод определения орбитальных параметров космического мусора бортовыми средствами космического аппарата. Электронный журнал «Труды МАИ». Выпуск № 77 (2014), URL: http://www.mai.ru/science/trudy/published.php?ID=52950 (дата обращения 28.07.2018).

12. Трещалин А. П. Применение оптико-электронной аппаратуры космических аппаратов для предварительного определения параметров орбит околоземных объектов. Труды МФТИ. 2012. т. 4, № 3. С. 122 – 131.

13. Range imaging [Електронний ресурс] // Вікіпедія: вільна енциклопедія. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Range_imaging (дата звернення:21.04.2018).

14. Діапазонне зображення [Електронний ресурс] // Вікіпедія: вільна енциклопедія. URL: https://uk.wikipedia.org/wiki/Діапазонне_зображення (дата звернення:24.08.2018).

15. Lichter M. D., Dubowsky S. Estimation of state, shape, and inertial parameters of space objects from sequences of range images. Intelligent Robots and Computer Vision XXI: Algorithms, Techniques, and Active Vision, Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering. 2003. Vol. 5267, P. 194–205.

16. Lichter M. D. Shape, Motion, and Inertial Parameter Estimation of Space Objects using Teams of Cooperative Vision Sensors. PhD thesis, Massachusetts Institute of Technology, 2005. 160 p.

17. Benninghoff H., Boge T. Rendezvous involving a non-cooperative, tumbling target - estimation of moments of inertia and center of mass of an unknown target. Conference: International Symposium on Space Flight Dynamics. Munich, Vol. 25. 2015.

18. Pesce V., Lavagna M., Bevilacqua R. Stereovision-based pose and inertia estimation of unknown and uncooperative space objects. Advances in Space Research. 2017. Vol. 59. P. 236–251.

19. Doignon C. An Introduction to Model-Based Pose Estimation and 3-D Tracking Techniques. Scene Reconstruction, Pose Estimation and Tracking. Vienna. Austria. 2007. P. 359–382.

20. Bercovici B., McMahon J. Point Cloud Processing using Modified Rodrigues Parameters for Relative Navigation. Journal of Guidance, Control, and Dynamics. 2017. P. 1–8.

21. Lichter M. D., Dubowsky S. State, Shape, and Parameter Estimation of Space Objects from Range Images. Proceedings of the 2004 IEEE. International Conference on Robotics & Automation. New Orleans, LA. 2004. P. 2974–2979.

22. Fischler M. A., Bolles R. C. Random Sample Consensus: a paradigm for model fitting with applications to image analysis and automated cartography, Commun. ACM 24. 1981. P. 381–395.

23. Besl P. J., McKay N. D. A method for registration of 3-D shapes. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1992. Vol. 14, № 2. P. 239–256.

24. Clohessy W. H., Wiltshire R. S. Terminal Guidance System for Satellite Rendezvous. Journal of the Aerospace Sciences. 1960. Vol. 27, № 9. P. 653–678.

25. Gurfil P., Kholshevnikov K.V. Manifolds and metrics in the relative spacecraft motion problem. J. Guid. Control Dynamic. 2006. Vol. 29. P. 1004–1010.

26. Segal S., Gurfil P. Effect of kinematic rotation-translation coupling on relative spacecraft translational dynamics. J Guid Control Dynamic. 2009. Vol. 32. P.1045–1050.

27. Tweddle B. E., Saenz-Otero A., Leonard J. J., Miller D. W. Factor graph modeling of rigid-body dynamics for localization, mapping, and parameter estimation of a spinning object in space. Journal of Field Robotics. Vol. 32, № 6. P. 897–933.

28. Aghili F. A Prediction and Motion-Planning Scheme for Visually Guided Robotic Capturing of Free-Floating Tumbling Objects With Uncertain Dynamics. IEEE Transactions On Robotics. 2012. Vol. 28, № 3. P. 634-649.

29. Brown R. G., Hwang P. Y. C. Introduction to Random Signals and Applied Kalman Filtering, 2nd Ed., New York: John Wiley & Sons, 1992. 512 p.

30. Julier S. J., Uhlmann J. K. A New Extension of the Kalman Filter to Nonlinear Systems. Proceedings of AeroSense: The 11th International Symposium on Aerospace/Defense Sensing, Simulation and Controls, Orlando, Florida. 1997. P. 182–193.

31. Sidi M. J. Spacecraft Dynamics and Control: a Practical Engineering Approach. New York: Cambridge University Press. 1997. 428 p.

32. Nocedal W., Wright S. J. Numerical Optimization. Springer Series in Operations Research. Springer, New York, 1999. 651 p.

33. Smith R. C., Cheeseman P. On the Representation and Estimation of Spatial Uncertainty. International. Journal of Robotics Research. 1987. Vol. 5, № 4. P. 56–68.

34. Sujan V., Dubowsky S. Visually Built Task Models for Robot Teams in Unstructured Environments. Proceedings of 2002 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2002). Washington D.C., May 11-15, 2002. Vol. 2. P. 1782–1787.

Copyright (©) 2018 Савчук А. П., Фоков А. А.

Copyright © 2014-2018 Техническая механика