Une lampe solaire illumine une maquette de satellite recouverte d'une couverture thermique dorée. Au centre se distingue un propulseur en forme de coupe dont la surface iridescente chatoie aux couleurs de l'arc-en-ciel. Quelques mètres plus loin, hors champ, une caméra s'approche lentement et scanne la scène – comme dans un véritable exercice de rendez-vous entre deux engins spatiaux. Ce sont précisément de telles scènes que les entreprises européennes transforment aujourd'hui en technologies qui géreront sûrement demain le trafic sur les orbites terrestres.

Le duo luxembourgeois et le banc d'essai européen pour la navigation autonome

Deux entreprises du Luxembourg – LMO et ClearSpace – développent au sein de programmes européens des systèmes de navigation autonome destinés aux rendez-vous et aux captures en orbite. Pour vérifier les algorithmes et les capteurs, elles s'appuient sur le Guidance, Navigation and Control Rendezvous, Approach and Landing Simulator (GRALS), une partie des installations de test de guidage, navigation et contrôle (GNC) de l'ESA au centre technique ESTEC aux Pays-Bas. L'environnement de GRALS relie deux bras robotiques sur de longs rails : l'un porte le « chasseur » complet avec caméras et ordinateurs de traitement d'image, et l'autre tient la cible – une maquette de satellite avec des matériaux réels et des détails de surface. Dans un tel laboratoire, il est possible d'effectuer en toute sécurité des centaines d'approches et de « vols à l'échelle réelle », incluant des changements d'angle rapides, des contrastes d'éclairage extrêmes et des trajectoires complexes qui seraient trop coûteuses ou trop dangereuses à expérimenter dans l'espace.

LMO et ses partenaires, dans le cadre de l'activité DIOSSA (Development of In-Orbit Servicing Space Situational Awareness Payloads), développent un système de perception visuelle et de navigation relative lors de rencontres avec des objets « non coopératifs » – des satellites usagés aux adaptateurs brisés et étages de fusées. Parallèlement, ClearSpace au Luxembourg construit un portefeuille de services d'extension de la durée de vie des satellites et d'élimination des débris, et prépare également les premières démonstrations commerciales en orbite géostationnaire. Leur dénominateur commun sont les systèmes vision-based navigation (VBN) et les vérifications dans GRALS, qui donnent à l'industrie un « terrain de jeu spatial » contrôlé avant le vol.

Pourquoi « voir » en orbite est difficile

Dans la noirceur interstellaire, les matériaux brillants et les contrastes nets créent des illusions d'optique. Les satellites tournent, projettent des ombres profondes, et la distance ainsi que la vitesse relative changent la perspective de seconde en seconde. Les systèmes VBN doivent estimer à partir d'une à quelques images en temps réel la « pose » de la cible – sa position et son orientation dans six degrés de liberté – et ce dans des conditions d'éclairage inconnues. À titre de comparaison, la conduite autonome sur Terre dispose de marquages routiers, de panneaux et de centaines de millions d'exemples de référence ; en orbite, cela n'existe pas. C'est pourquoi les algorithmes sont appris et vérifiés sur une combinaison de données synthétiques et de maquettes physiques en laboratoire.

Les maquettes utilisées dans GRALS sont sélectionnées et fabriquées pour ressembler aux plateformes réelles. Les surfaces sont recouvertes d'isolation multicouche (MLI), des répliques d'antennes, de capteurs et de supports y sont fixées, et des échantillons de cellules solaires sont insérés du côté ensoleillé. On obtient ainsi la représentativité optique nécessaire pour que les réseaux de neurones et les algorithmes classiques « voient » lors de l'apprentissage ce qu'ils verront réellement en orbite.

À quoi ressemble un test typique dans GRALS

Dans la phase précoce des tests VBN, des caméras polyvalentes enregistrent la cible depuis de plus grandes distances, et la vision par ordinateur utilise les contours et les bords éclairés pour déterminer la direction et la distance approximative. À mesure que le « chasseur » progresse, la résolution de la cible en pixels augmente, de sorte que le système peut également estimer l'orientation relative et les vitesses angulaires. Les vérifications finales comprennent des approches extrêmement proches, lorsqu'il est nécessaire de distinguer des détails comme des vis, des rainures et des plis thermiques qui créent des ombres inhabituelles. GRALS permet à ces moments une chambre « spatiale » complètement obscurcie avec une seule source de lumière solaire et des mouvements précis et répétables des bras robotiques, ce qui est crucial pour une validation méthodique.

Outre les caméras dans le spectre visible, d'autres capteurs sont intégrés – des LIDAR, des caméras de profondeur, et même des télémètres radar – afin d'obtenir des données redondantes dans de mauvaises conditions d'éclairage ou lorsque la cible est recouverte de MLI chaud qui crée des saturations. Le logiciel fusionne ensuite les mesures et prend des décisions sur les impulsions des propulseurs : s'il faut freiner, tourner, orbiter autour de la cible ou se retirer à une distance de sécurité.

DIOSSA : du laboratoire à l'espace

DIOSSA est une activité pluriannuelle soutenue par le programme luxembourgeois LuxIMPULSE. L'objectif est de créer une « charge utile » autonome – un module SSA/VBN – qui peut être installée sur des véhicules de service ou comme système secondaire sur des plateformes existantes. LMO développe avec ses partenaires des algorithmes pour la conscience situationnelle, la détection et la reconnaissance d'objets ainsi que l'estimation robuste de la pose dans toutes les phases d'approche. Cela crée la possibilité pour le dépanneur, lorsqu'il se trouve à proximité immédiate d'un satellite déclassé, de prendre des décisions rapides et sûres sans soutien constant depuis la Terre.

Le Luxembourg a systématiquement investi dans les innovations spatiales au cours de la dernière décennie pour attirer les entreprises s'occupant de services en orbite, de gestion du trafic et de surveillance de l'environnement spatial. À travers LuxIMPULSE sont financés le développement industriel, les prototypes et les démonstrateurs, et la mise en œuvre est coordonnée par la Luxembourg Space Agency (LSA) en collaboration avec l'ESA. C'est précisément dans ce cadre que s'est construite la présence luxembourgeoise de ClearSpace, qui, outre l'élimination des débris, a développé des plans pour l'extension de la durée de vie des satellites géostationnaires.

ClearSpace et la nouvelle vague de services dans la ceinture GEO

L'orbite géostationnaire (GEO) est pleine de satellites coûteux, mais techniquement sains, qui sont à court de carburant. Au lieu d'être prématurément retirés vers une orbite « cimetière », les dépanneurs peuvent les attraper, les stabiliser et fournir des années de fonctionnement supplémentaires. ClearSpace a entamé dès 2025 la phase de consolidation de la mission d'extension de vie en GEO, avec le soutien du LuxIMPULSE luxembourgeois via un contrat ESA. Le plan est de développer la capacité d'amarrage autonome aux plateformes commerciales et de vol conjoint sécurisé (tandem), prolongeant ainsi la vie opérationnelle sans construire de nouveaux satellites. De tels services visent la période entre 2028 et 2030, lorsque de nombreux satellites GEO d'aujourd'hui prennent leur « retraite ».

De telles opérations nécessitent les mêmes capacités fondamentales que l'élimination des débris : une navigation visuelle précise, des systèmes de couplage mécanique et des algorithmes pour le contrôle de l'ensemble après la capture. C'est pourquoi les expériences de laboratoires comme GRALS – où l'on s'entraîne aux passages à grande vitesse angulaire, aux conditions d'éblouissement et aux manœuvres d'évitement – sont directement transférables aux futurs dépanneurs GEO.

LMO : algorithmes « yeux dans les yeux » avec la cible

LMO a été créé avec pour mission de permettre aux satellites un « sens de présence » – la capacité de percevoir et de comprendre leur environnement en vol. Dans le cadre de DIOSSA et d'autres projets, l'équipe a développé des méthodes de reconnaissance de cibles sous diverses phases d'éclairage, incluant des conditions dominées par des specular highlights provenant du MLI et des ombres profondes de surfaces occultées. Lors de campagnes de tests présentées publiquement dans GRALS, LMO a validé des stratégies d'approche avec des maquettes représentant des plateformes géostationnaires et de communication, dans le but de reconnaître de manière fiable le type, les dimensions et l'état de la cible en vol.

Un résultat clé de ces tests est la cartographie des limites de fiabilité : quelles tailles de cible en pixels garantissent une estimation robuste de la pose, combien de bruit dans les données est acceptable avant que le système ne décide de se retirer, et quelles manœuvres « fail-safe » minimisent le risque de collision. De telles métriques entrent finalement dans les règlements opérationnels des futurs services – de la désorbitation à l'inspection et aux mises à niveau.

Des maquettes aux données de terrain : comment le regard « apprend »

L'entraînement des réseaux de neurones pour le VBN repose sur une combinaison de données synthétiques et physiques. Les scènes synthétiques permettent une couverture rapide d'un vaste espace de variations (angles d'éclairage, textures, arrière-plans), mais les modèles physiques en laboratoire révèlent les « erreurs de la réalité » – réflexions inattendues, inexactitudes dans les textures, tolérances des joints. C'est pourquoi, dans les phases ultérieures de développement, de plus grandes maquettes sont introduites dans GRALS, utilisées dans les approches finales où il est nécessaire de voir de manière réaliste la fine topographie des surfaces et de gérer précisément les poussées dans de très courts intervalles.

Ce que signifie « cible non coopérative » et pourquoi c'est important

Contrairement aux objets coopératifs (par ex. stations spatiales avec marquages visuels et ports), la plupart des satellites plus anciens n'ont ni contrôle actif d'orientation ni points de préhension standardisés. Certains tournent lentement par précession, d'autres ont des éléments usés, endommagés ou partiellement déployés. Le VBN doit d'abord reconnaître ce à quoi il a affaire, estimer les vitesses et orientations, et seulement ensuite choisir une approche – du côté « nuit » pour un meilleur contraste, sous un angle tangentiel pour éviter les antennes, ou au-dessus de l'axe polaire pour une stabilisation plus facile après la capture. En cas de résonances dangereuses et d'éclairs inattendus du MLI, le système doit être prêt pour un recul automatique et une nouvelle approche.

Contexte européen : Zero Debris et gestion du trafic

Le programme Space Safety de l'ESA a adopté l'objectif Zero Debris d'ici les années 2030, ce qui signifie une réduction radicale de la création de nouveaux débris et une gestion active des objets hérités. Des missions comme ClearSpace-1 – la première démonstration européenne de capture d'un objet non opérationnel – et les initiatives d'extension de vie en GEO font partie du même écosystème : prévention et réhabilitation. À mesure que le nombre de satellites se multiplie, sans systèmes autonomes d'inspection, d'évitement et de service, les risques croîtraient de manière exponentielle. En ce sens, des laboratoires comme GRALS assurent que les algorithmes et capteurs mûrissent dans des conditions « réelles » avant le vol.

Technologies en coulisses : de la calibration à la certification

Une chaîne VBN réussie commence par la calibration des caméras et la connaissance précise de l'optique : longueurs focales, distorsions, décalages du point principal. Suit une synchronisation rigoureuse des capteurs et des horodatages afin de fusionner les données visuelles et inertielles. Dans GRALS, ces processus sont exercés avec un contrôle sur tous les paramètres de l'environnement – de l'intensité de la source lumineuse à la vitesse des traîneaux linéaires. Enfin, il est nécessaire de prouver la robustesse : que le système conserve ses performances malgré la dégradation des capteurs, le rayonnement cosmique, les dilatations thermiques et la lente rotation dérivante de la cible.

La voie de certification pour le vol inclut aussi des analyses de sécurité : définition d'un « cis-corridor » autour de la cible, distances minimales pour l'abandon, procédures automatisées pour le recul en cas de perte de trace visuelle ou de saturation dans les images. De tels scénarios subissent aujourd'hui des milliers de simulations et des centaines d'heures de tests hardware-in-the-loop (HIL) précisément sur des plateformes comme GRALS.

Applications au-delà du service : des astéroïdes au vol en formation

Bien que la maintenance et l'élimination des satellites soient le principal moteur, les mêmes principes VBN pilotent aussi d'autres missions : navigation proche précise lors de l'exploration de petits corps, atterrissage sûr sur la Lune ou Mars, et vol en formation de plusieurs engins portant conjointement des instruments. GRALS a par le passé servi aussi à tester des métriques visuelles utilisées par les missions de l'ESA pour la défense planétaire et les technologies de vol en formation, raison pour laquelle l'installation est continuellement mise à niveau avec de nouveaux modules, configurations d'éclairage et capacités robotiques.

L'impulsion industrielle du Luxembourg

Le Luxembourg a été parmi les premiers États de l'UE à reconnaître le potentiel économique des services en orbite. La combinaison d'incitations via LuxIMPULSE, du soutien de la LSA et de la connexion avec des centres de recherche – comme le SnT de l'Université du Luxembourg – a créé un climat où naissent des équipes spécialisées en autonomie, perception et sécurité système. LMO dans cet écosystème construit des produits qui donnent aux satellites la « vue » et le « sens de la proximité », tandis que ClearSpace depuis le Luxembourg développe des opérations commerciales qui réduisent les coûts pour les propriétaires de satellites et ouvrent la voie vers une économie circulaire dans l'espace.

Ce qui suit : de la validation aux opérations

Les prochaines étapes sont claires : terminer la validation des algorithmes sur des maquettes représentatives et des assemblages matériels réels, choisir des missions de référence pour la démonstration d'approches proches et, finalement, certifier les procédures d'approche qui passeront du laboratoire à la pratique quotidienne. À mesure que l'industrie se consolide, des standards pour les points de préhension, les marqueurs visuels et les protocoles de données communs apparaîtront, mais jusqu'à ce moment-là, le VBN doit rester « polyglotte » – capable de reconnaître et d'attraper en toute sécurité des cibles diverses sans marquages préalables.

Le chemin vers un trafic spatial durable passe par une combinaison de capteurs intelligents, d'algorithmes robustes et de bancs d'essai crédibles. Des plis dorés du MLI qui confondent les caméras aux impulsions précises des propulseurs lors du « tapotement sur le nez » de la cible – les technologies qui sont exercées aujourd'hui à Noordwijk décideront demain si nos orbites resteront sûres, fonctionnelles et ouvertes aux nouvelles générations de missions et de services.