Information-Based Trajectory Planning for Spacecraft-to-Spacecraft Tracking and Navigation in Cislunar Space

Der tiefe Weltraum ist ein Ort, an dem die vertrauten Regeln der Navigation zu bröckeln beginnen. Seit Jahrzehnten verlassen sich Raumfahrzeuge, die in der Nähe der Erde reisen, auf ein riesiges Netzwerk von bodengestützten Antennen, um ihnen mitzuteilen, wo sie sind und wohin sie gehen. Diese Antennen, die über den Planeten verteilt sind, lauschen auf Funksignale von den Schiffen und berechnen deren Positionen mit großer Präzision. Doch während die Menschheit bestrebt ist, ihre Präsenz im Raum zwischen der Erde und dem Mond auszuweiten, wird diese Abhängigkeit von der Erde zu einer Belastung. Die Entfernungen sind zu groß für eine Echtzeitkommunikation, und das schiere Volumen dieser Region macht es unmöglich, dass ein paar Antennen auf dem Boden alles gleichzeitig im Blick behalten. Zudem erzeugt der Gravitationszug der Erde, des Mondes und der Sonne eine komplexe, sich ständig verändernde Umgebung, in der der Pfad eines Schiffes niemals eine einfache gerade Linie oder ein perfekter Kreis ist. Um sicher und effektiv in diesem „cislunaren“ Raum zu operieren, müssen Raumfahrzeuge weitaus unabhängiger werden – fähig dazu, ihren eigenen Weg zu finden, ohne ständige Hilfe von zu Hause.

Eine vielversprechende Lösung besteht darin, dass Raumfahrzeuge einander helfen. Anstatt auf ein Signal von der Erde zu warten, kann ein Beobachtungsschiff ein Zielschiff verfolgen, indem es den Winkel und die Richtung zu ihm misst, ganz ähnlich wie ein Seemann, der einen Leuchtturm erspäht. Dies wird als Raumschiff-zu-Raumschiff-Verfolgung bezeichnet. Die Herausforderung liegt in der Geometrie der Situation. Wenn zwei Schiffe zu nah beieinander liegen oder wenn sie sich auf eine Weise bewegen, die zu ähnlich aussieht, kann der Beobachter nicht leicht erkennen, wo sich das Ziel tatsächlich befindet. Die aus den Messungen gewonnene Information ist unscharf. Um dies zu lösen, müssen die Schiffe sich so bewegen, dass das klarste Bild ihrer relativen Positionen entsteht. Dies erfordert ein empfindliches Gleichgewicht: Die Schiffe müssen manövrieren, um die beste Sicht zu erhalten, aber jedes Mal, wenn ein Schiff seinen Triebwerk zündet, um den Kurs zu ändern, verbraucht es Treibstoff und führt neue Unsicherheiten über seinen eigenen exakten Standort ein. Die Frage für Ingenieure ist, wie die Schiffe sich bewegen sollen, um das Meiste über ihre Umgebung zu erfahren, während sie den geringsten Treibstoffverbrauch aufwenden.

In einer aktuellen Studie haben Forscher der University of Colorado Boulder und der University of Texas at Austin eine neue Methode entwickelt, um dieses Problem zu lösen. Sie entwickelten einen Computeralgorithmus, der die Flugbahnen von Niedrigschub-Raumfahrzeugen plant – Schiffen, die sanfte, kontinuierliche Schübe von ihren Triebwerken nutzen, anstatt kraftvoller, kurzer Ausbrüche. Das Ziel ihrer Methode ist es, eine Trajektorie zu entwerfen, die den Informationsgewinn des Beobachters maximiert und gleichzeitig die Treibstoffkosten angemessen hält. Die Forscher betrachteten das Problem als einen Kompromiss. Sie erstellten ein mathematisches Modell, das berechnet, wie viel „Information“ eine bestimmte Flugbahn generieren würde. Bei dieser Information geht es nicht nur darum, das Ziel zu sehen; es geht darum, die subtilen Unterschiede zu verstehen, wie die beiden Schiffe auf die komplexen Gravitationskräfte des Erde-Mond-Systems reagieren. Durch die Analyse dieser Unterschiede kann der Beobachter die absolute Position beider Schiffe mit wesentlich größerer Genauigkeit bestimmen, als wenn er einfach nur dahintreiben würde.

Das Team testete seine Methode mithilfe einer Simulation von zwei Raumfahrzeugen, die im Erde-Mond-System kreisen. Sie platzierten beide Schiffe auf einer spezifischen Art von Bahn, einer sogenannten Distant Retrograde Orbit (Distant Retrograde Orbit), einem stabilen Kreislauf, der sich in der entgegengesetzten Richtung der Rotation des Mondes um diesen bewegt. In ihrer Simulation fungierte ein Schiff als Beobachter, ausgestattet mit einem optischen Sensor, um das andere Schiff zu beobachten, welches als Zielschiff fungierte. Die Forscher führten die Simulation viele Male durch und änderten dabei die Gewichtung, die sie der „Information“ gegenüber dem „Treibstoff“ gaben. Wenn sie dem Computer sagten, die Information stark zu priorisieren, tat das Beobachtungsschiff etwas Kontraintuitives. Anstatt nah am Ziel zu bleiben, um eine bessere Sicht zu haben, entfernte es sich weiter. Dies geschah, weil in der komplexen Gravitationsumgebung des Erde-Mond-Systems das Auseinanderdriften einen größeren Unterschied in der Art und Weise erzeugt, wie die beiden Schiffe von der Gravitation gezogen werden. Dieser Unterschied, oder die „dynamische Diversität“, hilft dem Beobachter, den wahren Pfad des Ziels von seinem eigenen Pfad zu unterscheiden, was zu einem viel klareren Bild führt, wo sich beide Schiffe befinden.

Die Ergebnisse der Simulation waren beeindruckend. Als die Forscher diese informationsbasierte Planung in die Flugbahn einbezogen, sank der erwartete Fehler bei der Kenntnis der Position der Schiffe um fast den Faktor zehn im Vergleich zu einem Pfad, der nur versuchte, Treibstoff zu sparen. Mit anderen Worten: Die Schiffe konnten ihren Standort mit zehnmal höherer Präzision bestimmen. Diese Verbesserung war am deutlichsten, wenn das Beobachtungsschiff mit einem schlechten Verständnis seiner eigenen Position startete. In diesen Fällen entschied der Algorithmus korrekt, eine Flugbahn zu wählen, die die Unterschiede in der Bewegung zwischen den beiden Schiffen betonte, selbst wenn dies bedeutete, mehr Treibstoff zu verbrauchen. Wenn der Beobachter jedoch seine Position bereits sehr präzise kannte, änderte der Algorithmus seine Strategie. Er wählte dann einen Pfad, der den Beobachter näher an das Ziel brachte, um die geometrischen Details der Sicht zu maximieren. Die Methode erwies sich als flexibel genug, um sich an die Ausgangsbedingungen der Mission anzupassen.

Die Forscher erreichten dies durch den Einsatz einer ausgeklügelten Optimierungstechnik, die den kontinuierlichen Zeitfluss in kleine Schritte unterteilt, wodurch der Computer das komplexe Problem Stück für Stück lösen kann. Sie entwickelten zudem eine Methode, um den Informationsgewinn zu schätzen, ohne tausende von Zufelssimulationen durchführen zu müssen, was für eine Echtzeitplanung zu langsam wäre. Stattdessen verwendeten sie eine mathematische Näherung, die das wesentliche Verhalten des Systems erfasst. Dies ermöglichte es ihnen, den besten Pfad schnell zu finden, selbst auf einem Standard-Laptop. Die Studie bestätigt, dass Raumfahrzeuge für zukünftige Missionen im cislunaren Raum, wie etwa für den Lunar Gateway geplant, aktive Teilnehmer an ihrer eigenen Navigation sein müssen. Sie können nicht einfach dahintreiben; sie müssen mit Zielstrebigkeit manövrieren und ihre Triebwerke nutzen, um ihre Sicht auf das Universum um sie herum zu schärfen.

Diese Arbeit erhebt nicht den Anspruch, alle Probleme der Navigation im tiefen Weltraum gelöst zu haben. Die Studie wurde in einer Simulation unter Verwendung eines vereinfachten Gravitationsmodells durchgeführt, und reale Missionen werden sich mit der vollen Komplexität des Sonnensystems auseinandersetzen müssen, einschließlich der Effekte des Sonnenlichts und der unregelmäßigen Form des Mondes. Die Forscher räumen ein, dass zukünftige Arbeiten diese Faktoren einbeziehen und die Methode mit mehreren Schiffen und verschiedenen Arten von Sensoren testen müssen. Die Kernbotschaft ist jedoch robust: Indem man den Akt der Navigation als eine Möglichkeit betrachtet, Informationen zu sammeln, statt nur als einen Weg, um von Punkt A nach Punkt B zu gelangen, können Raumfahrzeuge ein Maß an Selbstständigkeit erreichen, das zuvor unerreichbar war. Die Fähigkeit, ein kleines Maß an Treibstoff gegen einen massiven Gewinn an Situationsbewusstsein einzutauschen, könnte der Schlüssel zur Eröffnung der nächsten Ära der Monerexploration sein und es Schiffen ermöglichen, den weiten, stillen Raum zwischen den Welten mit Zuversicht zu navigieren.