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

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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．