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確率的事象を考慮した宇宙機の軌道最適化手法の構築に関する研究

考虑随机事件的航天器轨迹优化方法构建研究

基本信息

批准号：
15J05999
负责人：
尾崎直哉
金额：
$ 2.18万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2015
资助国家：
日本
起止时间：
2015-04-24 至 2018-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

今年度は，研究課題の集大成として，制約条件つき・非線形確率最適制御問題の解法であるTube Stochastic Differential Dynamic Programming (TSDDP)を確立し，確率的な事象を考慮した宇宙機の軌道最適化手法の構築に成功した．本提案手法によって，確率過程をUnscented変換で逐次的にガウス仮定と近似し，閉ループ制御則をシグマ・ポイント上の制御ベクトルの補間関数として表現した結果，確率最適制御問題を決定論的な最適制御問題へ帰着させる事に成功した．帰着された最適制御問題は，近年軌道設計分野で注目を集めている微分動的計画法(Differential Dynamic Programming, DDP)を利用することで効率的に解くことができる．本提案手法を低推力軌道設計問題へ適用した数値シミュレーションによって，従来経験的に導入されてきたような運転率・弾道飛行期間に加えて，推力方向，加速開始時刻の変更といったマージンが自動的に最適な配分で導出されることを実証した．そして，提案手法が必要十分なロバスト性を有した最適軌道（すなわち，ロバスト最適軌道）を実現していることを，モンテカルロ法によって示した．本提案手法の理論構築のために，NASAジェット推進研究所に約５ヶ月の研究滞在をしており，専門家から様々なアドバイスを受け，内部向けの研究発表で高い評価を受けた．また，本結果はAIAA Guidance, Navigation, and Control Conferenceで発表されており，更に，東京大学の博士論文として認められた．

This year, the research topic is a culmination of research topics, and the constraint conditions and solutions to the nonlinear accuracy optimal control problem are Tube Stochastic Differential Dynamic Programming (TSDDP) has been established, and the construction of the space machine's orbit optimization method has been successful in considering the accuracy of the event. The method of this proposal is the unscented change of the accuracy process, the successive determination of the approximation, and the closed control rule of the system. The performance of the tweening function of the upper control system is the result, the accuracy of the optimal control problem is the deterministic optimal control problem, and the success of the optimal control problem is the result. In recent years, the field of track design has focused on solving the problem of optimal control by using Differential Dynamic Programming (DDP), which utilizes the efficiency of DDP. The method of this proposal is applicable to low-thrust rail design issues. During the flight, the thrust direction and acceleration start time are changed, and the optimal distribution is automatically derived and the optimal distribution is obtained.そして, the proposal technique is very necessary and the なロバスト性をhas the most suitable track (すなわち, ロバストOptimal Orbit) を実appears していることを, モンテカルロ法によって Shows した. The theoretical construction of this proposal method is based on research at NASA's Propulsion Research Institute for about 5 months.ており, a dedicated family から様々なアドバイスをReceived, internally directed research 発 table and high evaluation 価をReceived けた.また, this result is a doctoral thesis of the AIAA Guidance, Navigation, and Control Conference, and the update is a doctoral thesis of the University of Tokyo.