ROBUSSTATT continúa avanzando en la estimación robusta de la incertidumbre de la actitud para la eliminación de residuos

GMV y la Universidad de Strathclyde han alcanzado el hito de mitad de proyecto de ROBUSSTATT, una actividad en curso de la Agencia Espacial Europea (ESA) centrada en la determinación robusta y la estimación de la incertidumbre de la actitud de objetos espaciales residentes. El consorcio ha investigado, desarrollado y aplicado métodos de determinación de actitud basados en seis tipos de observaciones, y está sometiendo ahora a pruebas dichos métodos para identificar la metodología que se aplicará en el prototipo final.

El conocimiento preciso de la rotación de un objetivo no cooperativo es un factor clave para las misiones de retirada activa de residuos (Active Debris Removal o ADR) y de servicio en órbita (In-Orbit Servicing o IOS). Los operadores deben tomar decisiones basadas en observaciones incompletas, y los distintos sensores proporcionan medidas con niveles de error variables, lo que hace que la gestión de la incertidumbre sea tan importante como la propia estimación de la actitud.

ROBUSSTATT se basa en la herramienta de análisis de rotación en órbita (in-Orbit Tumbling Analysis o iOTA) de la ESA, que permite la propagación de la órbita y la actitud y puede generar mediciones simuladas para compararlas con observaciones reales. El proyecto amplía y mejora los métodos de estimación de la actitud para que puedan ejercerse de forma coherente en función de los tipos de observación.

Los seis tipos de observación abordados incluyen curvas de luz ópticas pasivas, datos de conteo de fotones de alta velocidad, curvas de luz hiperespectrales o multicolor, imágenes de radar de apertura sintética inversa (ISAR), residuos de telemetría laser y series temporales de sección transversal por radar (RCS). El trabajo conecta estas mediciones con representaciones físicas y geométricas del objetivo, provenientes de diferentes opciones de modelado, considerando la eficiencia computacional necesaria para los ciclos constantes de estimación y comprobación.

El objetivo central del proyecto es fusionar la información extraída de múltiples tipos de observación utilizando un enfoque de filtro de mezcla gaussiana epistémica, lo que permite al prototipo proporcionar un estado de actitud capturado en una función de distribución acumulativa (CDF) que es trazable a las mediciones que contribuyen a ella. El proyecto también se ajusta a los formatos de intercambio establecidos, siendo las entradas TDMs de la CCSDS, y representando las salidas mediante métodos gráficos fácilmente integrables en análisis más amplios y cadenas de herramientas operativas.

Durante la siguiente fase de ROBUSSTATT, el consorcio traducirá el código del preprototipo a bibliotecas modulares de Python para mejorar su reutilización y extensibilidad. También completará la validación de los métodos de determinación de actitud utilizando conjuntos de datos históricos reales y también simulados e iOTA. GMV lidera la actividad como contratista principal, y es el responsable de la ingeniería de sistemas, la traducción de prototipos y la evaluación de prestaciones, mientras que la Universidad de Strathclyde contribuye mediante investigación especializada, desarrollo de métodos y algoritmos a nivel preprototipo y apoyo a las mejoras y validación de la simulación de medidas.

GMV desarrolla software crítico espacial y sistemas de segmento terreno para clientes de todo el mundo, con capacidades que abarcan el conocimiento de la situación espacial (SSA), la vigilancia y el seguimiento espacial (SST) y la dinámica de vuelo. Los equipos de GMV combinan el modelado, la estimación y la ingeniería operativa para ofrecer herramientas que permitan unas operaciones espaciales más seguras y sostenibles.