軌道計画/POMDP2026/10/30arXiv:2610.41839

低推力軌道遷移を組み込んだPOMDPによる軌道上サービス計画

Integrating Low-Thrust Transfer Dynamics into POMDP Planning for On-Orbit Servicing

軌道上サービスミッションの計画に低推力遷移の力学を部分的観測マルコフ決定過程(POMDP)として組み込み、推薬消費と遷移時間のトレードオフを考慮した適応的な計画を可能にするモデルを提案した。

詳しい要約

1. どんなもの？

- On-orbit servicing (OOS) ミッション計画において、high-thrust (HT) と low-thrust (LT) の軌道遷移を Partially Observable Markov Decision Process (POMDP) フレームワークに統合するモデリング手法を提案する研究。 - 多回サービス・多回遷移からなる逐次的な OOS 計画を対象とし、推進方式依存の遷移時間と質量依存の推進剤消費を考慮する。 - 状態・サービス需要が不確実な状況下での適応的計画を目指す。

2. 先行研究と比べてどこがすごい？

- 従来の OOS 計画では HT/LT 両推進の設計選択肢が広がる中で、遷移時間と推進剤消費のトレードオフを計画に組み込む必要があった。 - 本手法は LT 遷移を POMDP の明示的な状態遷移・報酬として表現し、offline 方策計算を可能にした点が特徴。 - 先行研究との具体的な比較は要旨からは不明。

3. 技術・手法の肝は？

- 状態空間に servicing vehicle の残推進剤を追加し、質量更新を一貫して扱う。 - HT 遷移は time of flight と消費推進剤を対応付けた事前計算 transfer matrix でモデル化。 - LT 遷移は analytical GEO phasing model で表現し、所定の遷移時間代替案ごとに位相変化量と現在質量の関数として推進剤消費・機動可否を算出。 - 得られた POMDP を SARSOP で解く。

4. どうやって有効だと検証した？

- 円軌道 phasing を用いた簡略化 OOS 計画シナリオで、HT と LT 推進の両方を対象に評価。 - 生成した POMDP を SARSOP で解き、HT と LT で得られた方策を比較。 - LT 選択肢の実現可能性と運用影響、特に advanced electric propulsion の将来サービスアーキテクチャでの役割を定量的に評価。

5. 議論はある？

- HT と LT の方策比較から、LT の feasibility と operational impact を定量評価。 - advanced electric propulsion が将来の servicing architecture で果たし得る役割に言及。 - 具体的な限界や課題については要旨からは不明。

6. 次に読むべき論文は？

- 要旨で参照される Partially Observable Markov Decision Process (POMDP)、Successive Approximations of the Reachable Space under Optimal Policies (SARSOP)、analytical GEO phasing model、advanced electric propulsion 関連研究。 - 同分野の定番として on-orbit servicing (OOS) mission planning、low-thrust trajectory optimization 関連の文献。

※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。

著者: Susmitha Patnala, Vincent Mousseau, Adam Abdin

分類: cs.RO, math.OC

原文アブストラクト

Recent developments in both high-thrust (HT) and low-thrust (LT) propulsion technologies broaden design options for on-orbit servicing (OOS) missions. However, incorporating LT transfers into OOS mission planning requires accounting for the trade-off between prescribed transfer duration and propellant consumption. Multi-servicing, multi-transfer OOS mission planning is inherently sequential and requires adaptive planning tools that account for propulsion-dependent transfer durations and mass-dependent propellant consumption. Thus, transfer dynamics must be integrated into mission planning and scheduling to increase flexibility and adaptability. In addition, the planning is often done with imperfect information about the system's state and stochastic service demands. This paper focuses on modeling orbital transfers, particularly LT transfers, within a Partially Observable Markov Decision Process (POMDP) framework for OOS mission planning. To enable offline policy computation, the transfer model must provide explicit state transitions and rewards for all admissible actions. The state space is therefore augmented with the servicing vehicle's remaining propellant to enable consistent mass updates. HT transfers are modeled using a precomputed transfer matrix that maps each transfer to the time of flight and propellant consumed. LT transfers are represented using an analytical GEO phasing model with prescribed transfer-duration alternatives. For each alternative, the model calculates propellant consumption and maneuver feasibility as functions of the required phase change and the current servicing-vehicle mass. The proposed modeling approach is evaluated on simplified OOS planning scenarios using circular phasing with HT and LT propulsion. The resulting POMDPs are solved using the Successive Approximations of the Reachable Space under Optimal Policies (SARSOP) algorithm, and the policies obtained under HT and LT are compared. This comparison provides a quantitative assessment of the feasibility and operational impact of LT options, particularly regarding the potential role of advanced electric propulsion in future servicing architectures.

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