Die Autonomie für selbstfahrende Raumfahrzeuge verbessern
Angesichts zahlloser Satelliten in der Umlaufbahn und routinemäßigen Raketenstarts ist die Menschheit im Weltraumzeitalter angekommen. Trotz enormer Fortschritte in der Automatisierung werden viele Tätigkeiten im Weltraum nach wie vor von Menschen Hand gesteuert. „Von Manövern bis hin zu wissenschaftlichen Tätigkeiten wird fast jede Aktivität durch technische Teams am Boden im Voraus geplant“, erklärt Ethan Ryan Burnett, ehemals an der Polytechnischen Universität Mailand(öffnet in neuem Fenster) (Polimi) und demnächst Assistant Professor an der Universität Texas in Austin. „Diese verzögerte Automatisierung im Weltraum hat zwei Gründe: Weltraummissionen sind sehr kostspielig, so dass die Behörden bei autonomen Versuchen naturgemäß risikoscheu sind; und die Computer an Bord der Raumfahrzeuge sind im Vergleich zu ihren irdischen Gegenstücken sehr langsam.“ Diese Computer sind so konstruiert, dass sie der widrigen Umgebung der im Weltraum vorkommenden hochenergetischen Teilchen standhalten, die Arten von Algorithmen, die an Bord ausgeführt werden können, sind also stark begrenzt sind und die Flugsoftware muss mit einem geringen Rechenaufwand entwickelt werden. Im Rahmen des EU-finanzierten Projekts FAAST entwickelten Burnett und sein Team neue und effiziente Führungs- und Steuerungsalgorithmen für kleine und interplanetare Raumfahrzeuge. „Traditionell wird ein geringen Rechenaufwand mit einer geringen Leistungsfähigkeit assoziiert, bei FAAST hoffen wir jedoch, das Gegenteil unter Beweis stellen zu können.“ Das Hauptziel von FAAST war die Entwicklung vertrauenswürdiger, ressourcenschonender autonomer Führungsalgorithmen, die bei breiter Anwendung die Betriebskosten von Missionen erheblich senken könnten. Diese Kosten machen derzeit(öffnet in neuem Fenster) bei längeren Missionen zwischen 10 % und 50 % der Gesamtkosten für Weltraummissionen aus. „Dies ist eine Kosteninnovation, die dazu beitragen könnte, den Weltraum mit einem geringeren Budget noch zugänglicher zu machen. Außerdem wären hierdurch leistungsfähigere Raumfahrzeuge erreichbar, die dabei behilflich sein könnten, neue Arten von komplett autonomen, nie dagewesenen Weltraummissionen zu ermöglichen“, so Burnett.
Neue Führungs- und Steuerungsalgorithmen entwickeln
FAAST konzentrierte sich auf die Entwicklung von Algorithmen für die Steuerung der Flugbahn eines Raumfahrzeugs auf der Grundlage seiner aktuellen Position und Geschwindigkeit, eines Ziels oder einer Reihe von Zielen und Problemen wie beispielsweise der Vermeidung gefährlicher Objekte im Weltraum. Im Rahmen des Projekts wurden zahlreiche mathematische und rechnerische Methoden angewendet, von denen zwei allerdings von besonderer Bedeutung waren. Die konvexe Optimierung, eine Familie stabiler Algorithmen, die Gleichungen effizient lösen, wenn diese in bestimmte Standardformen gebracht werden, bildete die erste Methode. Die zweite Methode bestand darin, die für die Planung einer Flugbahn erforderlichen Informationen im Voraus zu berechnen, so dass das Führungsinstrument keine komplexen Gleichungen an Bord lösen muss. Nach der Entwicklung von Prototypen erprobte das Team die Algorithmen zunächst an Computern und anschließend in einer Versuchsumgebung. „Da die Arbeit an FAAST über den Zeitraum des Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen(öffnet in neuem Fenster) –Stipendiums hinaus fortgesetzt wurde, hoffen wir, in den kommenden Monaten damit beginnen zu können, die Algorithmen von FAAST auf flugähnlicher Hardware zu erproben“, bemerkt Burnett.
Auf dem Weg zu flugähnlichen Tests
Ein großer Teil der Arbeit wird derzeit im Rahmen von Peer-Reviews für die Veröffentlichung in wissenschaftlichen Fachzeitschriften geprüft. Der erste Artikel über das Projekt wurde in der Fachzeitschrift Journal of Guidance, Control, and Dynamics(öffnet in neuem Fenster) veröffentlicht und stellt eine im Rahmen des Projekts entwickelte Führungsmethode vor, die schnell auf einem Laptop ausgeführt werden kann. „In den kommenden Monaten werden wir die Ausführungszeit auf langsamerer flugähnlicher Hardware prüfen“, sagt Burnett. „Da diese Algorithmen verwendet werden, um stunden- oder tagelange Tätigkeiten zu planen, hoffen wir, dass eine Anwendung auf, sagen wir, einen Zeitraum von ein paar Minuten, kein allzu großes Hindernis darstellen wird.“ Neben den anstehenden flugähnlichen Tests arbeitet Burnett auch an den nächsten Schritten für die technologische Weiterentwicklung der Algorithmen selbst. „Die aktuelle Aufgabe besteht darin, das Wissen über Unsicherheiten in den Algorithmus einzubauen“, fügt er hinzu.
