Space mission design places a premium on cost and operational efficiency. The search for new science and life beyond Earth calls for spacecraft that can deliver scientific payloads to geologically rich yet hazardous landing sites. At the same time, the last four decades of optimization research have put a suite of powerful optimization tools at the fingertips of the controls engineer. As we enter the new decade, optimization theory, algorithms, and software tooling have reached a critical mass to start seeing serious application in space vehicle guidance and control systems. This survey paper provides a detailed overview of recent advances, successes, and promising directions for optimization-based space vehicle control. The considered applications include planetary landing, rendezvous and proximity operations, small body landing, constrained reorientation, endo-atmospheric flight including ascent and re-entry, and orbit transfer and injection. The primary focus is on the last ten years of progress, which have seen a veritable rise in the number of applications using three core technologies: lossless convexification, sequential convex programming, and model predictive control. The reader will come away with a well-rounded understanding of the state-of-the-art in each space vehicle control application, and will be well positioned to tackle important current open problems using convex optimization as a core technology.


翻译:探索地球以外的新科学和生命需要航天器能够向地质丰富而又危险的着陆场提供科学有效载荷。与此同时,过去四十年的优化研究已经将一套强大的优化工具放在控制工程师的指尖上。随着我们进入新的十年,优化理论、算法和软件工具已经达到一个临界质量,以开始看到航天器指导和控制系统的认真应用。本调查文件详细概述了基于优化的航天器控制的最新进展、成功和有希望的方向。所考虑的应用包括行星着陆、会合和近距离作业、小身体着陆、限制调整方向、内地大气飞行(包括升降和再入)以及轨道转移和注入。主要重点是过去十年的进展,这十年目睹了使用三种核心技术的应用数量的稳步增加:无损失的内分解、按顺序排列的 convex编程和模型预测控制。读者将带着对目前各种先进技术的透彻理解,将利用各种重要的空间飞行器控制应用来解决当前各种重要问题。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
39+阅读 · 2020年10月13日
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
178+阅读 · 2020年2月1日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
275+阅读 · 2019年10月9日
计算机 | 国际会议信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年7月3日
计算机 | EMNLP 2019等国际会议信息6条
Call4Papers
18+阅读 · 2019年4月26日
人工智能 | 国际会议信息6条
Call4Papers
4+阅读 · 2019年1月4日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
计算机类 | LICS 2019等国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年12月17日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年9月24日
【今日新增】计算机领域国际会议截稿信息
Call4Papers
9+阅读 · 2017年7月21日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月5日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月30日
Arxiv
11+阅读 · 2021年3月25日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
39+阅读 · 2020年10月13日
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
178+阅读 · 2020年2月1日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
275+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
计算机 | 国际会议信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年7月3日
计算机 | EMNLP 2019等国际会议信息6条
Call4Papers
18+阅读 · 2019年4月26日
人工智能 | 国际会议信息6条
Call4Papers
4+阅读 · 2019年1月4日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
计算机类 | LICS 2019等国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年12月17日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年9月24日
【今日新增】计算机领域国际会议截稿信息
Call4Papers
9+阅读 · 2017年7月21日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员