Lidar-Based Rendezvous Navigation for MSR
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the results of a simulation of an autonomous rendezvous in Mars orbit. The analysis is conducted in the context of a terminal rendezvous sequence for the Mars Sample Return mission currently planned by the European Space Agency. Relative orbit determination is carried out by an Extended Kalman Filter (EKF) in which the Clohessy-Wiltshire (CW) equations are used for state propagation. The EKF navigation is performed by processing chaser-to-target range and bearing data as observed by a scanning lidar instrument. A measurement model is defined to form angular observations of the target in the chaser satellite reference frame using direction cosines to accomodate the filter. The simulated lidar observations are generated by integration of the two-body equation in the Mars inertial frame. This setup was chosen in order to ensure an independent solution to the filter CW model. We use a stochastic noise model based on the specifications of the Rendezvous Laser Vision (RELAVIS) scanning lidar instrument currently being developed by industry for rendezvous-in-space applications. The filter state corresponds to the position and velocity of the target satellite in the CW frame. The navigation solution is assessed through analysis of residuals, covariance and geometric properties of the problem. Trajectory analysis and computation of rendezvous maneuvers are topics also discussed in the paper. This not only allows a complete simulation of the rendezvous, but also assesses the impact of a given maneuver’s delivery errors on the solution. Results show that both the filter and the guidance algorithms prove reliable in achieving rendezvous within the design requirements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».