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STochastic Algorithm for Robust Guidance Analysis and Trajectory Estimation

Description du projet

Des vols spatiaux plus intelligents grâce à une large autonomie

Alors que nous entrons dans une nouvelle ère spatiale, la sécurité et la réduction des coûts sont essentielles pour rendre l’exploration spatiale plus accessible. L’une des clés de cette révolution est le développement de systèmes autonomes capables de mener à bien des missions dans des environnements extrêmes, tels que l’atmosphère de Mars ou les champs gravitationnels des astéroïdes. Cependant, les modèles de trajectoire actuels échouent souvent à cause de diverses incertitudes, ce qui entraîne une perte de performance critique. Dans cette optique, le projet STARGATE, financé par le CER, entend révolutionner la conception des trajectoires en intégrant ces incertitudes dans le processus par le biais d’une approche novatrice. STARGATE créera des méthodes évolutives, robustes et certifiables pour les trajectoires de systèmes autonomes, dont les applications iront de l’atterrissage de fusées à la descente sur des astéroïdes, ouvrant ainsi la voie à un avenir spatial plus fiable.

Objectif

We are approaching a new space age, where safety and cost reductions are key factors to achieve a more democratic space access. A crucial component of this new era will be represented by autonomous systems able to safely complete their mission despite a harsh and vastly uncertain environment, (for instance the atmosphere of Mars or the gravitational field of an asteroid). A disruptive example of autonomous systems is given by SpaceX’s rockets, which are safely reused, thus drastically easing human access to space.
The current optimal trajectory generation process uses deterministic models. However, this approach is valid as long as the real system does not excessively deviate from its abstract model. When this happens, a (sometimes critical) loss of performance occurs, due to the uncertainties’ effects playing a major role in real-world scenarios.
STARGATE has the groundbreaking goal to change how trajectories for autonomous systems are computed by including uncertainties in the design through their stochastic properties rather than simply assess their effect with a-posteriori validation. The proposed methodology will overcome the so-called curse of dimensionality, a so far insurmountable technological limit for these applications, by using a novel, scalable approach coming from the interplay of two new theories, Unified Unscented Transform and Kalman-Pontryagin Sequential Consensus Optimization. I will forge the theoretical formulation and a numerical framework accompanied by realistic applications (e.g. Six-DoF rocket landing, asteroid descent, and spacecraft rendezvous) to demonstrate the versatility of this brand-new methodology. Finally, I will move to a real-testing stage by using world-class testbenches available at DLR. With my team made of 2 PhDs and a Postdoc I plan to pursue in the next 5 years the vision behind STARGATE: make a new, scalable and certifiable methodology to design robust optimal trajectories for autonomous systems a technological reality.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2024-COG

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

ALMA MATER STUDIORUM - UNIVERSITA DI BOLOGNA
Contribution nette de l'UE
€ 1 999 009,00
Coût total
€ 1 999 009,00

Bénéficiaires (2)