Identificação de estrelas para determinação de atitude de veículos espaciais utilizando o algoritmo da otimização extrema generalizada (GEO)

Este trabalho tem como objetivo principal a realização de um estudo sobre a performance do algoritmo da Otimização Extrema Generalizada (GEO) na solução do problema Perdidos no Espaço utilizando sensor de estrelas. Este problema consiste na determinação da atitude de um veículo espacial, ou seja, a...

Nível de Acesso:openAccess
Publication Date:2009
Main Author: Carlos José Alves Moreira
Orientador/a: Fabiano Luis de Sousa
Banca: Roberto Luiz Galski, Mario Luiz Selingardi, Valdemir Carrara, Luiz de Siqueira Martins Filho
Format: Dissertação
Language:por
Published: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
Programa: Programa de Pós-Graduação do INPE em Mecânica Espacial e Controle
Online Access:http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/10.27.17.18
Resumo Português:Este trabalho tem como objetivo principal a realização de um estudo sobre a performance do algoritmo da Otimização Extrema Generalizada (GEO) na solução do problema Perdidos no Espaço utilizando sensor de estrelas. Este problema consiste na determinação da atitude de um veículo espacial, ou seja, a orientação dos eixos fixos no corpo deste em relação a um sistema de coordenadas inercial sem nenhuma informação prévia. Para a solução deste problema foi utilizado apenas o sensor de estrelas autônomo, que é capaz de determinar sua atitude com base na observação de estrelas feitas por suas lentes. Para que este tipo de sensor calcule corretamente a atitude, é imprescindível que as estrelas observadas sejam identificadas corretamente em um catálogo de estrelas que fica armazenado em sua memória. A identificação destas estrelas é feita com o uso de algoritmos de identificação de estrelas que realizam a comparação do padrão das estrelas observadas com as estrelas mapeadas no catálogo. O algoritmo GEO é utilizado neste trabalho para realizar tal tarefa. Em um primeiro instante é realizado uma simplificação do problema, na qual é utilizado um catálogo de estrelas plano com estrelas geradas de maneira aleatória para a simulação do problema e verificação do comportamento do algoritmo no processo de identificação. Em seguida, é realizada a implementação com a utilização de um catálogo de estrelas real, onde o algoritmo foi testado em três cenários diferentes, sendo que no primeiro cenário o algoritmo é executado 200 vezes para cinco atitudes diferentes, no segundo cenário o algoritmo é executado 200 vezes para atitudes geradas aleatoriamente e no terceiro cenário o algoritmo é executado para atitudes obtidas de 250 pontos de duas órbitas simuladas, sendo uma polar e outra equatorial. É realizado também neste trabalho um estudo sobre o espaço de projeto gerado pela função objetivo utilizada e proposta uma modificação na abordagem do problema para uma simplificação deste espaço de projeto. Esta nova abordagem, bem como a implementação de um algoritmo do tipo triângulo são realizadas e executadas para os três cenários citados utilizando catálogo de estrelas real e os resultados obtidos são comparados.
Resumo inglês:This work's main objective is to conduct a study on the performance of the Generalized Extremal Optimization algorithm (GEO) in the solution of the "Lost in Space" problem using star tracker sensor. This problem consists in determining the spacecraft attitude, i.e., the fixed body axis orientation in relation to one inertial coordinate system without any prior information. To solve this problem, was used only the autonomous star tracker sensor that is able to determine their attitude based on observations of stars made by their lenses. For this type of sensor to calculate correctly the attitude, it is essential that the stars observed are properly identified in a star catalog that is stored in its memory. The identification of these stars is made with the use of star pattern algorithms that perform the comparison of the standard stars observed with the stars mapped in the catalog. The algorithm GEO is used in this work to perform this task. In a first moment a simplification of the problem is made, which is used a flat star catalogue with randomly generated stars to simulate the problem and verify the algorithm behavior in the identification process. Then, the implementation is done using a real stars catalog, where the algorithm was tested on three different simulation scenarios, in a first one the algorithm is run 200 times to five different attitudes, in the second one the algorithm is run 200 times for randomly generated attitudes and in the third one the algorithm is executed to attitudes obtained from 250 points of two simulated orbits, being a polar one and other one equatorial. It is also made in this work a study on the design space generated by the objective function and proposed a change in the approach used on the problem to simplify the design space. This new approach, as well as the implementation of a triangle algorithm are made and performed for the three scenarios mentioned using real star catalogue and the results obtained are compared.