MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2934478983 · doi:10.22215/etd/2018-12971

Optimal Trajectory Planning and Compliant Spacecraft Capture Using a Space Robot

2018· dissertation· en· W2934478983 sur OpenAlexafffund
Alexander Crain

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpace Satellite Systems and Control
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSpacecraftControl theory (sociology)TrajectoryImpedance controlObserver (physics)Controller (irrigation)RobotRoboticsControl engineeringEngineeringNonlinear systemComputer scienceDisplacement (psychology)Attitude controlSimulationAerospace engineeringArtificial intelligenceControl (management)Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to the ever-increasing volume of on-orbit debris, determining viable means of capturing and removing said debris has become vital.This thesis proposes solutions to the first two of three phases during debris removal: namely, deployment of a robotic manipulator, and the capture of a target spacecraft.For the deployment phase, to solve the nonlinear trajectory planning problem for free-floating robots, this thesis proposes the use of pseudospectral methods.Using three different pseudospectral optimal control tools, simulations are performed and it is shown that each tool is capable of finding a unique local minima, which ensures zero attitude change by the end of the deployment.Each solution is then validated using Pontryagin's minimum principle, Bellman's principle of optimality, and by propagating the control torques using a numerical integrator and the dynamics model.Experimental validation is performed at Carleton University's Spacecraft Robotics and Control Laboratory to further investigate the solutions obtained from each tool.Ultimately, it is determined that all solutions resulted in a reduced attitude disturbance at the end of the deployment manoeuvre.After the deployment phase, a nonlinear disturbance observer-based impedance controller is proposed for the compliant capture of free-flying spacecraft using a free-flying robot.An existing nonlinear disturbance observer that can be used to determine the end-effector disturbance for a fixed-base manipulator without knowledge of the second state derivatives is extended for use with a free-flying robot.The observer is shown to be asymptotically stable.The observer is then paired with an impedance controller in a simulated contact scenario, and the response is shown to be stable and compliant even in the presence of noise.Furthermore, the estimated contact force from the observer is compared to the actual disturbance, and the error converges asymptotically to zero.Finally, the proposed technique is successfully experimentally validated at Carleton University's Spacecraft Robotics and Control Laboratory.iii First and foremost, I want to express my gratitude to Steve Ulrich, my supervisor.Your patience and guidance helped make this thesis possible, hopefully you also learned something during our time working together.I also want to thank my friends and colleagues; in particular, thanks to Kirk Hovell (who, for all intents and purposes, built the lab from the ground up) and Justin Kernot (whose excellence in design work was fundamental to the success of the experiments in this thesis).Thanks as well to my family, to whom this thesis is dedicated to -family is the most important part of my life

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetSpace Satellite Systems and ControlTravaux en français237 207