Mejorar la autonomía de las naves espaciales autónomas
Con innumerables satélites en órbita y lanzamientos rutinarios de cohetes, la humanidad se encuentra ya inmersa en la era espacial. Sin embargo, a pesar del enorme progreso en la automatización, muchas operaciones en el espacio todavía están controladas manualmente por humanos. «Desde las maniobras hasta las operaciones científicas, casi cualquier actividad suele estar planificada de antemano por equipos de ingenieros sobre el terreno», explica Ethan Ryan Burnett, anteriormente en la Universidad Politécnica de Milán(se abrirá en una nueva ventana) (Polimi) y pronto profesor adjunto en la Universidad de Texas en Austin. «Este retraso de la automatización en el espacio se ha producido por dos motivos: las misiones espaciales son muy costosas, por lo que las agencias son naturalmente reacias al riesgo de los experimentos autónomos; y los ordenadores a bordo de las naves espaciales son muy lentos en comparación con sus homólogos terrestres». Esos ordenadores están construidos para resistir el duro entorno de partículas de alta energía que se encuentran en el espacio, lo cual significa que los tipos de algoritmos que se pueden ejecutar a bordo son muy limitados y el «software» de vuelo debe diseñarse con una baja huella computacional. En el proyecto FAAST, financiado con fondos europeos, Burnett y su equipo desarrollaron nuevos y eficientes algoritmos de guía y control para naves espaciales pequeñas e interplanetarias. «Tradicionalmente se podría asociar una baja huella computacional con una baja capacidad, pero en FAAST esperamos demostrar que eso no es del todo correcto». El principal objetivo de FAAST era diseñar algoritmos de guía autónoma fiables y de bajo impacto, cuyos costes operativos podrían reducirse considerablemente si se adoptaran de forma generalizada. Los costes de las misiones largas oscilan actualmente(se abrirá en una nueva ventana) entre el 10 % y el 50 % del coste total de la misión. «Se trata de una innovación económica que podría ayudar a hacer más accesible el espacio con un presupuesto más bajo. También permitiría crear naves espaciales más capaces, lo cual podría ayudar a desbloquear nuevos tipos de misiones espaciales totalmente autónomas que no se han visto antes», señala Burnett.
Desarrollo de nuevos algoritmos de guía y control
El equipo de FAAST se centró en el desarrollo de algoritmos que gobiernan la trayectoria de una nave espacial en función de su posición y velocidad actuales, un objetivo o conjunto de objetivos y problemas que incluyen, por ejemplo, evitar objetos peligrosos en el espacio. El proyecto aplicó muchos métodos matemáticos y computacionales, aunque dos fueron los más importantes. La primera fue la optimización convexa, una familia de algoritmos estables que resuelven ecuaciones de manera eficiente si se expresan en determinadas formas estándar. El segundo método fue precalcular la información necesaria para planificar una trayectoria de modo que la herramienta de guía no tenga que resolver ecuaciones complejas a bordo. Después de desarrollar prototipos, el equipo probó los algoritmos primero en ordenadores y luego en un entorno experimental. «Como el trabajo para FAAST ha continuado más allá del período de la beca de las acciones Marie Skłodowska-Curie(se abrirá en una nueva ventana), esperamos en los próximos meses empezar a probar los algoritmos de FAAST en “hardware” similar al de vuelo», señala Burnett.
Hacia pruebas similares en vuelo
Gran parte del trabajo está siendo revisado por pares para su publicación en revistas científicas. El primer artículo del proyecto se publicó en el «Journal of Guidance, Control, and Dynamics»(se abrirá en una nueva ventana) y muestra un método de guía desarrollado en el proyecto que se ejecuta rápidamente en un ordenador portátil. «Lo que probaremos en los próximos meses es cuánto tiempo tarda en un “hardware” similar al de vuelo, que es más lento», afirma Burnett. «Dado que estos algoritmos se usan para planificar horas o días de operaciones, esperamos que una ralentización durante, digamos, unos minutos, no sea un gran obstáculo». Más allá de las próximas pruebas similares en vuelo, Burnett también trabaja en los próximos pasos para el desarrollo tecnológico de los propios algoritmos. «La tarea actual consiste en incorporar el conocimiento de las incertidumbres en el algoritmo», añade.
