Adaptive Pose Control for Spacecraft Proximity Operations With Prescribed Performance Under Spatial Motion Constraints
Notice bibliographique
Résumé
In this article, a novel pose (i.e., concurrent position-attitude) tracking control framework is proposed for spacecraft proximity operations with a freely tumbling target, employing the prescribed performance control (PPC) methodology. Especially, the whole operations involved are divided into two synchronously occurring maneuvers: relative position tracking and boresight pointing adjustment. For the former, a new relative translational dynamics is established to facilitate its problem formulation and solving, while, for the latter, the desired attitude is extracted to align the boresight of the pursuer's onboard vision sensor toward the target. Given this, a noncertainty-equivalence adaptive pose controller is designed based on the PPC design approach integrating a class of appointed-time performance functions. It is shown that the designed controller is able to achieve prescribed performance guarantees for the pose tracking errors and, meanwhile, guarantee asymptotic convergence of both the velocity and angular velocity errors, regardless of mass and inertia uncertainties. The salient feature of the proposed method is that, by judiciously imposing the performance specifications on the pose tracking errors, it can: 1) enable the pursuer to accomplish the proximity operations in a designer-appointed time and 2) ensure compliance with spatial motion constraints and avoid singularity of the attitude extraction algorithm. Finally, simulation results are presented to illustrate the effectiveness of the proposed method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».