Rimozione di debris multipli in LEO: applicazione della teoria dei grafi ad un problema tempo - dipendente = Multiple debris removal in LEO: graph theory application on a time-dependent problem

A seguito dell’esplosione di un satellite in orbita eliosincrona, l’effetto Kessler ha innescato una serie di collisioni a catena che hanno compromesso gravemente l’ambiente spaziale in orbita LEO. Agenzie spaziali e compagnie private cercano un modo per rimuovere 123 detriti per poter tornare ad operare in sicurezza in questa regione di spazio. È questo lo scenario ipotizzato dalla Global Trajectory Optimisation Competition 9, su cui il seguente lavoro di tesi si costruisce. L’obiettivo è quello di trovare una sequenza per rimuovere i 123 detriti in orbita LEO, minimizzando il costo della missione, in modo che la soluzione sia confrontabile con quella proposta dal team del JPL, vincitore della competizione. Il metodo usato è un algoritmo di ricerca nel grafo e si propone come alternativa all’algoritmo dell’Ant Colony Optimization (ACO) e agli algoritmi evolutivi principalmente usati per questo tipo di problema. Una volta creata la struttura del grafo, in cui ogni nodo rappresenta un detrito e gli archi tutti i possibili trasferimenti tra un detrito e l’altro, si procede con una ricerca in profondità nel grafo per ottenere delle sequenze preliminari di missioni, tenendo in considerazione il costo dei trasferimenti orbitali. Le sequenze preliminari vengono poi completate con i detriti mancanti e si creano delle vere e proprie sotto-missioni cercando di rispettare il limite di massa iniziale del chaser che lascerà ai detriti i kit di de – orbit necessari a farli rientrare in atmosfera. Raccolti tutti i detriti, si procede con l’ottimizzazione temporale della missione, rispettando i vincoli temporali imposti dalla competizione, cercando di ridurre il più possibile i costi monetari. Infine, un’ulteriore ottimizzazione viene eseguita sulla lista dei detriti, effettuando permutazioni sul loro ordine fino a convalidare la scoperta di un minimo locale della funzione di costo. Il metodo utilizzato è stato in grado di trovare una soluzione, una missione in grado di raccogliere tutti i 123 detriti, con un costo sia in termini di ΔV che in milioni di euro non troppo distanti dalla soluzione del JPL.