Planificación de Trayectorias de Encuentro Óptimas en Tiempo para Micro/Nano Satélites con Restricciones en Puntos de Paso

El problema del encuentro óptimo en tiempo es crucial para ejecutar eficientemente misiones de servicio en órbita (OOS) en el futuro. Para cumplir con el requisito de detección durante el proceso de encuentro, es un asunto esencial que la nave espacial maniobrable sobrevuele el punto de paso designado. Este artículo presenta una metodología innovadora para planificar la trayectoria de encuentro de naves espaciales óptima en tiempo, que involucra las restricciones relacionadas con un punto de paso de sobrevuelo y se ve forzada por un empuje constante. El método está diseñado específicamente para manejar problemas óptimos con el tiempo de sobrevuelo más corto e indeterminado y el tiempo terminal de encuentro. Primero, este artículo describe los escenarios para un encuentro óptimo en tiempo que incorpora las restricciones de un punto de paso de sobrevuelo. Segundo, se deriva un modelo dinámico relativo normalizado en tiempo para la nave espacial maniobrable utilizando la ecuación de Clohessy–Wiltshire (CW). Tercero, se proporciona el control óptimo en tiempo bajo empuje constante aprovechando el principio del mínimo de Pontryagin (PMP). Mientras tanto, se establece una ecuación de solución indirecta con las restricciones de posición y velocidad relativas para el punto de paso de sobrevuelo durante el proceso de encuentro. Finalmente, se propone una metodología computacional para resolver este problema óptimo en tiempo, integrando la conjetura inicial para el tiempo no especificado, optimización de enjambre de partículas multiobjetivo usando múltiples estrategias de búsqueda (MMOPSO) y el método de Newton–Raphson (NRM). Los resultados de simulación demuestran que el método puede resolver de manera efectiva y práctica la planificación de trayectorias de encuentro óptimas en tiempo bajo un empuje constante, satisfaciendo las restricciones del punto de paso de sobrevuelo. Además, se realizan simulaciones de Monte Carlo cuyos resultados indican que la metodología propuesta exhibe fuerte robustez y fidelidad.