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ESA正在准备使用机器学习来保护卫星

导读 该机构正在开发一种避免碰撞的系统,该系统将自动评估空间碰撞的风险和可能性,改善是否需要机动的决策过程,甚至可能将订单发送给处于危险

该机构正在开发一种避免碰撞的系统,该系统将自动评估空间碰撞的风险和可能性,改善是否需要机动的决策过程,甚至可能将订单发送给处于危险中的卫星以逃脱的方式。

这样的自动决策甚至可以在卫星上进行,这将直接通知地面上的其他运营商和在轨卫星的意图。这对于确保自动决策不会干扰其他人的机动计划至关重要。

随着这些智能系统收集更多的数据和经验,它们在预测风险情况如何演变方面将越来越好,这意味着决策错误以及运营成本将下降。

ESA太空安全主管Holger Krag表示:“迫切需要适当的空间交通管理,具有清晰的通信协议和更高的自动化程度。“这就是空中交通管制已经工作了数十年的方式,现在太空操作员需要齐心协力来定义自动机动协调。”执行太空任务已不再是过去。我们现在面临着过去仍在困扰着地球环境的过去轨道努力的残余。自1957年太空时代开始以来,大约进行了5450次发射,到2019年1月,估计进入轨道的碎片数量为:

34,000个大于10厘米的物体90万个1cm至10cm之间的物体1.28亿个物体(从1毫米到10厘米)“避免手动碰撞

由于存在这种碎片环境,现在,在高流量轨道上的操作员通常会花时间通过执行“避免碰撞演习”来保护其航天器免遭与太空垃圾潜在的灾难性碰撞,基本上是将命令发送给航天器以脱离方式。

此类操作取决于有效的,准确的和及时的太空监视数据,例如由美国太空监视网络提供的数据,作为“合流数据消息”或CDM的基础,警告其航天器与另一颗卫星或太空之间可能会近距离接触宾语。

对于低地球轨道上的典型卫星,每周都会发布数百次警报。对于大多数人来说,随着一周的过去和收集到更多的轨道信息,发生碰撞的风险会降低,但是对于某些人来说,这种风险被认为足够高,需要采取进一步的行动。

对于欧空局目前在这些低空轨道上的航天器而言,每颗卫星每周大约需要两次警报,需要分析师进行详细的跟踪。这涉及到对两个物体之间的距离,未来可能的位置,观测结果的不确定性以及计算的不确定性以及最终碰撞概率的分析时间。

如果概率大于通常的10,000分之一,则需要各个团队的工作来准备避撞机动并将命令上载到卫星。必须对操纵进行验证,以确保其具有预期的效果,并且例如不会使航天器靠近物体,甚至不会伤害另一个物体。

平均而言,ESA每年每颗卫星需要执行一次以上的防撞机动,其中绝大部分是由于空间碎片造成的。尽管这种演习最终可以保护航天器,但它们也会干扰其正常计划,延误或中断科学观测或通讯,并经常消耗稀少的燃料,从而缩短了飞行任务的寿命。

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