Lampa słoneczna oświetla makietę satelity pokrytą złotą osłoną termiczną. W centrum wyróżnia się kielichowy silnik, którego opalizująca powierzchnia mieni się kolorami tęczy. Kilka metrów dalej, poza kadrem, kamera powoli się zbliża i skanuje scenę – jak w rzeczywistym ćwiczeniu spotkania dwóch statków kosmicznych. Właśnie takie sceny europejskie firmy przekształcają dziś w technologie, które jutro z pewnością będą zarządzać ruchem na orbitach okołoziemskich.

Luksemburski duet i europejski poligon autonomicznej nawigacji

Dwie firmy z Luksemburga – LMO i ClearSpace – w ramach programów europejskich rozwijają systemy autonomicznej nawigacji przeznaczone do spotkań i przechwytywania na orbicie. Do weryfikacji algorytmów i czujników polegają na Guidance, Navigation and Control Rendezvous, Approach and Landing Simulator (GRALS), części instalacji ESA do testowania naprowadzania, nawigacji i sterowania (GNC) w centrum technicznym ESTEC w Holandii. Środowisko GRALS łączy dwa ramiona robotyczne na długich szynach: jedno niesie kompletnego „myśliwego” z kamerami i komputerami do przetwarzania obrazu, a drugie trzyma cel – makietę satelity z rzeczywistymi materiałami i detalami powierzchni. W takim laboratorium możliwe jest bezpieczne przeprowadzenie setek zbliżeń i „lotów w rzeczywistej skali”, włączając w to szybkie zmiany kąta, ekstremalne kontrasty oświetlenia i złożone trajektorie, które w kosmosie byłyby zbyt drogie lub zbyt niebezpieczne do eksperymentowania.

LMO i partnerzy w ramach działania DIOSSA (Development of In-Orbit Servicing Space Situational Awareness Payloads) rozwijają system percepcji wizualnej i nawigacji względnej przy spotkaniach z obiektami „niewspółpracującymi” – od zużytych satelitów po odłamane adaptery i stopnie rakiet. Równolegle ClearSpace w Luksemburgu buduje portfel usług przedłużania żywotności satelitów i usuwania śmieci, a także przygotowuje pierwsze komercyjne demonstracje na orbicie geostacjonarnej. Ich wspólnym mianownikiem są systemy vision-based navigation (VBN) i weryfikacje w GRALS, które dają przemysłowi kontrolowany „kosmiczny plac zabaw” przed lotem.

Dlaczego „widzenie” na orbicie jest trudne

W międzygwiezdnej czerni błyszczące materiały i ostre kontrasty tworzą złudzenia optyczne. Satelity rotują, rzucają głębokie cienie, a odległość i prędkość względna zmieniają perspektywę z sekundy na sekundę. Systemy VBN muszą z jednego do kilku obrazów w czasie rzeczywistym oszacować „ pozę” celu – jego położenie i orientację w sześciu stopniach swobody – i to w nieznanych warunkach oświetleniowych. Dla porównania, autonomiczna jazda na Ziemi ma oznaczenia drogowe, znaki i setki milionów przykładów referencyjnych; na orbicie tego nie ma. Dlatego algorytmy są uczone i weryfikowane na kombinacji danych syntetycznych i fizycznych makiet w laboratorium.

Makiety używane w GRALS są wybierane i wykonywane tak, aby przypominały realne platformy. Powierzchnie są pokryte wielowarstwową izolacją (MLI), przymocowane są do nich repliki anten, czujników i wsporników, a po stronie słonecznej umieszcza się próbki ogniw słonecznych. Dzięki temu uzyskuje się reprezentatywność optyczną potrzebną, aby sieci neuronowe i klasyczne algorytmy podczas uczenia „widziały” to, co rzeczywiście zobaczą na orbicie.

Jak wygląda typowy test w GRALS

We wczesnej fazie testowania VBN kamery wielozadaniowe nagrywają cel z większych odległości, a widzenie komputerowe wykorzystuje kontury i oświetlone krawędzie do określania kierunku i zgrubnej odległości. W miarę jak „myśliwy” postępuje, rozdzielczość celu w pikselach rośnie, więc system może oszacować również względną orientację oraz prędkości kątowe. Końcowe weryfikacje obejmują niezwykle bliskie zbliżenia, kiedy konieczne jest rozróżnienie detali takich jak śruby, rowki i fałdy termiczne, które tworzą niezwykłe cienie. GRALS w tych momentach umożliwia całkowicie zaciemnioną komorę „kosmiczną” z jednym słonecznym źródłem światła i precyzyjnymi, powtarzalnymi ruchami ramion robotycznych, co jest kluczowe dla metodycznej walidacji.

Oprócz kamer w widzialnym spektrum, integrowane są również inne czujniki – LIDAR-y, kamery głębi, a nawet dalmierze radarowe – aby uzyskać nadmiarowe dane w złych warunkach oświetleniowych lub gdy cel jest pokryty gorącą MLI, która tworzy nasycenia. Oprogramowanie następnie łączy pomiary i podejmuje decyzje o impulsach silników: czy hamować, skręcić, krążyć wokół celu czy wycofać się na bezpieczną odległość.

DIOSSA: z laboratorium w kosmos

DIOSSA to wieloletnie działanie wspierane przez luksemburski program LuxIMPULSE. Celem jest stworzenie autonomicznego „ładunku” – modułu SSA/VBN – który można zainstalować na statkach serwisowych lub jako system wtórny na istniejących platformach. LMO z partnerami rozwija algorytmy świadomości sytuacyjnej, detekcji i rozpoznawania obiektów oraz solidnej oceny pozy we wszystkich fazach zbliżania. Tworzy to możliwość, aby serwisant, gdy znajdzie się w bezpośrednim sąsiedztwie spisanego na straty satelity, podejmował szybkie i bezpieczne decyzje bez stałego wsparcia z Ziemi.

Luksemburg w minionej dekadzie systematycznie inwestował w innowacje kosmiczne, aby przyciągnąć firmy zajmujące się usługami na orbicie, zarządzaniem ruchem i nadzorem środowiska kosmicznego. Poprzez LuxIMPULSE finansowany jest rozwój przemysłowy, prototypy i demonstratory, a realizację koordynuje Luxembourg Space Agency (LSA) we współpracy z ESA. Właśnie w tych ramach zbudowano również luksemburską obecność ClearSpace, który obok usuwania śmieci opracował plany przedłużania żywotności satelitów geostacjonarnych.

ClearSpace i nowa fala usług w pasie GEO

Orbita geostacjonarna (GEO) jest pełna drogich, ale technicznie zdrowych satelitów, którym skończyło się paliwo. Zamiast przedwcześnie wycofywać je na orbitę „cmentarną”, serwisanci mogą je przechwycić, ustabilizować i zapewnić dodatkowe lata pracy. ClearSpace od 2025 roku rozpoczął fazę konsolidacji misji przedłużania żywotności w GEO, przy wsparciu luksemburskiego LuxIMPULSE poprzez kontrakt ESA. Plan zakłada rozwinięcie zdolności autonomicznego dokowania do platform komercyjnych i bezpiecznego wspólnego lotu (tandemu), dzięki czemu żywotność operacyjna zostałaby przedłużona bez budowy nowych satelitów. Takie usługi celują w okres między 2028 a 2030 rokiem, kiedy wiele dzisiejszych satelitów GEO przechodzi na „emeryturę”.

Takie operacje wymagają tych samych fundamentalnych zdolności co usuwanie śmieci: precyzyjnej nawigacji wizualnej, systemów do łączenia mechanicznego i algorytmów kontroli stosu po przechwyceniu. Z tego powodu doświadczenia z laboratoriów takich jak GRALS – gdzie ćwiczy się przeloty z dużą prędkością kątową, warunki oślepienia i manewry unikowe – są bezpośrednio przenoszalne na przyszłych serwisantów GEO.

LMO: algorytmy „twarzą w twarz” z celem

LMO powstało z misją umożliwienia satelitom „poczucia obecności” – zdolności do postrzegania i rozumienia swojego otoczenia w locie. W ramach DIOSSA i innych projektów, zespół opracował metody rozpoznawania celów w różnych fazach oświetlenia, włączając w to warunki zdominowane przez specular highlights z MLI i głębokie cienie zasłoniętych powierzchni. Podczas publicznie prezentowanych kampanii testowych w GRALS LMO zwalidowało strategie zbliżania przy makietach reprezentujących platformy geostacjonarne i komunikacyjne, z celem, aby w locie niezawodnie rozpoznać typ, wymiary i stan celu.

Kluczowym wynikiem tych testów jest mapowanie granic niezawodności: jakie rozmiary celu w pikselach gwarantują solidną ocenę pozy, ile szumu w danych jest akceptowalne zanim system zdecyduje się wycofać, oraz jakie manewry „fail-safe” minimalizują ryzyko kolizji. Takie metryki ostatecznie trafiają do regulaminów operacyjnych przyszłych serwisów – od deorbitacji po inspekcje i modernizacje.

Od makiet do danych terenowych: jak „uczy się” wzrok

Trenowanie sieci neuronowych dla VBN opiera się na kombinacji danych syntetycznych i fizycznych. Sceny syntetyczne umożliwiają szybkie pokrycie ogromnej przestrzeni wariacji (kąty oświetlenia, tekstury, tła), ale modele fizyczne w laboratorium obnażają „błędy rzeczywistości” – nieoczekiwane odbicia, niedokładności w teksturach, tolerancje połączeń. Dlatego w późniejszych fazach rozwoju do GRALS wprowadza się większe makiety, używane w końcowych podejściach, gdzie konieczne jest realistyczne widzenie drobnej topografii powierzchni i precyzyjne sterowanie ciągami w bardzo krótkich interwałach.

Co znaczy „cel niewspółpracujący” i dlaczego jest to ważne

W przeciwieństwie do obiektów współpracujących (np. stacji kosmicznych z widocznymi oznaczeniami i portami), większość starszych satelitów nie ma ani aktywnej kontroli orientacji, ani standaryzowanych punktów chwytnych. Niektóre obracają się powoli precesją, inne mają zużyte, uszkodzone lub częściowo rozłożone elementy. VBN musi najpierw rozpoznać z czym ma do czynienia, oszacować prędkości i orientacje, a dopiero potem wybrać podejście – od strony „nocnej” dla lepszego kontrastu, pod kątem stycznym dla uniknięcia anten, lub nad osią polarną dla łatwiejszej stabilizacji po przechwyceniu. W przypadku niebezpiecznych rezonansów i nieoczekiwanych błysków z MLI, system musi być gotowy na automatyczne oddalenie i nowe podejście.

Europejski kontekst: Zero Debris i zarządzanie ruchem

Program ESA Space Safety przyjął cel Zero Debris do lat 2030., co oznacza radykalną redukcję powstawania nowych odłamków i aktywne zarządzanie obiektami odziedziczonymi. Misje takie jak ClearSpace-1 – pierwsza europejska demonstracja przechwycenia nieoperacyjnego obiektu – oraz inicjatywy przedłużania żywotności w GEO są częścią tego samego ekosystemu: prewencji i rehabilitacji. W miarę jak liczba satelitów się multiplikuje, bez autonomicznych systemów inspekcji, unikania i serwisu ryzyka rosłyby wykładniczo. W tym sensie laboratoria takie jak GRALS zapewniają, że algorytmy i czujniki dojrzewają w „rzeczywistych” warunkach przed lotem.

Technologie za kulisami: od kalibracji do certyfikacji

Udany łańcuch VBN zaczyna się od kalibracji kamer i dokładnej znajomości optyki: ogniskowych, zniekształceń, przesunięć punktu głównego. Następuje rygorystyczna synchronizacja czujników i znaczników czasu, aby połączyć dane wizualne i inercyjne. W GRALS te procesy ćwiczy się przy kontroli nad wszystkimi parametrami otoczenia – od intensywności źródła światła po prędkość liniowych sań. Na koniec konieczne jest udowodnienie solidności: że system zachowuje wydajność pomimo degradacji czujników, promieniowania kosmicznego, dylatacji termicznych i powolnej rotacji dryfującej celu.

Ścieżka certyfikacyjna do lotu obejmuje również analizy bezpieczeństwa: definiowanie „cis-korytarza” wokół celu, minimalnych odległości dla przerwania, zautomatyzowanych procedur dla oddalenia w przypadku utraty śladu wizualnego lub nasycenia w obrazach. Takie scenariusze przechodzą dziś tysiące symulacji i setki godzin testów hardware-in-the-loop (HIL) właśnie na platformach takich jak GRALS.

Zastosowania poza serwisem: od asteroid po loty w formacji

Chociaż utrzymanie i utylizacja satelitów są głównym bodźcem, te same zasady VBN napędzają również inne misje: precyzyjną nawigację bliską przy badaniu małych ciał, bezpieczne lądowanie na Księżycu lub Marsie, oraz loty formacyjne wielu statków wspólnie noszących instrumenty. GRALS w przeszłości służył również do testowania metryk wizualnych wykorzystywanych przez misje ESA do obrony planetarnej i technologie lotu w formacji, z powodu czego instalacja jest ciągle rozbudowywana o nowe moduły, konfiguracje oświetleniowe i zdolności robotyczne.

Przemysłowy impuls Luksemburga

Luksemburg był wśród pierwszych państw UE, które rozpoznały potencjał ekonomiczny usług na orbicie. Kombinacja zachęt poprzez LuxIMPULSE, wsparcia LSA i łączenia z centrami badawczymi – takimi jak SnT Uniwersytetu w Luksemburgu – stworzyła klimat, w którym powstają wyspecjalizowane zespoły ds. autonomii, percepcji i bezpieczeństwa systemowego. LMO w tym ekosystemie buduje produkty, które dają satelitom „wzrok” i „poczucie bliskości”, podczas gdy ClearSpace z Luksemburga rozwija operacje komercyjne, dzięki którym zmniejszają się koszty dla właścicieli satelitów i otwiera się droga w kierunku gospodarki o obiegu zamkniętym w kosmosie.

Co dalej: od walidacji do operacji

Następne kroki są jasne: zakończyć walidację algorytmów na reprezentatywnych makietach i rzeczywistych układach sprzętowych, wybrać misje referencyjne do demonstracji bliskich podejść i wreszcie certyfikować procedury podejścia, które przejdą z laboratorium do codziennej praktyki. W miarę jak przemysł się konsoliduje, pojawią się również standardy dla punktów chwytnych, znaczników wizualnych i wspólnych protokołów danych, ale aż do tego czasu VBN musi pozostać „poliglotą” – zdolnym rozpoznać i bezpiecznie chwycić różnorodne cele bez wcześniejszych oznaczeń.

Droga do zrównoważonego ruchu kosmicznego prowadzi przez kombinację inteligentnych czujników, solidnych algorytmów i wiarygodnych poligonów doświadczalnych. Od złotych fałd MLI, które mylą kamery, po precyzyjne impulsy silników przy „pukaniu w nos” celu – technologie, które w Noordwijk są dziś ćwiczone, jutro będą decydować o tym, czy nasze orbity pozostaną bezpieczne, funkcjonalne i otwarte dla nowych generacji misji i usług.