Autonomous and safe capture of large space debris with a robotic manipulator
Notice bibliographique
Résumé
Today's space industry faces a great challenge: the proliferation of space debris.With already more than twenty thousand traceable objects in low Earth orbit, from small fragments of only ten centimetres in size to large defunct satellites or used rocket engines, many fear an unstoppable cascade of collisions known as the Kessler syndrome.To regain control on the population of satellites orbiting the Earth, active debris removal and on-orbit servicing of satellites have imposed themselves as necessary technologies.Unfortunately, their technology readiness levels are still very low, clouding the future with uncertainty.A promising solution to both active debris removal and on-orbit servicing is the use of a robotic manipulator on-board a servicer spacecraft to rendezvous with and capture objects targeted for disposal or servicing.Deploying a space manipulator in proximity to a tumbling, non-cooperative satellite and manoeuvring to capture it while preserving the integrity of both the target and the servicer is the challenging problem that this thesis addresses.The two main sub-problems studied in this thesis are the tracking and prediction of the target's tumbling motion, and the planning required to find a suitable collision-free trajectory that can achieve the capture in a timely fashion.The treatment of those problems are oriented towards the specific characteristics of an experimental test-bed at the Aerospace Mechatronics Laboratory of McGill University composed of a neutrally-buoyant airship as the free-floating target and the operation of an industrial manipulator on a linear track as the space manipulator analog.This thesis introduces a new family of Kalman filters that are most suitable for attitude estimation and prediction of a free-floating object.The filters are developed on formal mathematical notions from abstract algebra, geometric calculus, invariance principles, and discrete mechanics, which result in many desirable theoretical, numerical and practical properties.These properties enable the derivation of important extensions of the filters such as a steady-state formulation of the attitude estimator and a hybrid augmented iii I would like to express my deepest gratitude to my supervisor, Prof. Inna Sharf, who guided me through this long journey through her support, confidence in me, and her valuable input throughout.I could hardly imagine completing this thesis, in due time, without her.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».