CALIFORNIA / LONDON (IT BOLTWISE) – NASA zeigt mit der Starling-Mission, wie Raumfahrzeuge ihre eigene Umlaufbahn ohne GPS bestimmen können. Das System FALCON nutzt Kameras zur optischen Orientierung und greift dabei auf einen Bordkatalog bekannter Objekte zurück. In Experimenten verbesserte FALCON nach Angaben der Mission über drei Tage die Umlaufbahnen von mehr als 200 Objekten. Der Ansatz soll besonders bei Operationen weit weg von der Erde an Bedeutung gewinnen.
Mit zunehmender Entfernung von der Erde wird Navigation ohne äußere Referenzen schneller zum Engpass als viele Planungen auf dem Papier suggerieren. GPS-Signale sind im Erdnahbereich zwar oft verfügbar, um den Mond herum oder in tiefem Weltraum können sie jedoch schwach, unzuverlässig oder schlicht nicht nutzbar sein. Genau an dieser Lücke setzt NASA mit der Starling-Mission an: Dort demonstriert das Experiment FALCON (Fast Autonomous Lost-in-space Catalog-based Optical Navigation), dass ein Raumfahrzeug seine Bahn anhand dessen bestimmen kann, was es selbst beobachten kann – statt sich auf ein externes Navigationsnetz zu verlassen.
Im Zentrum steht eine Technik, die auf Standardinstrumenten im Weltraum basiert: Starling verwendet star tracker Kameras. Diese Sensoren erkennen helle Objekte am Himmel und liefern damit Informationen über Ausrichtung und Orientierung. Für FALCON geht es aber um mehr als nur die Lagebestimmung. In den Position-, Navigation- und Timing-Tests identifizierte das System Objekte, die die Kameras sahen – darunter andere Raumfahrzeuge sowie auch Orbital-Trümmer – und ordnete sie anschließend einem öffentlich verfügbaren Katalog bekannter Objekte zu. Sobald die beobachteten Referenzen erkannt und verifiziert waren, nutzte FALCON diese Objekte als geometrische Bezugspunkte, um die eigene Umlaufbahn zu berechnen.
Damit bleibt die Navigation nicht bei einer reinen „Standortmessung“ stehen. In einem zweiten, eng gekoppeln Experiment prüfte FALCON, ob das System auch die Umlaufbahnen der von ihm beobachteten Objekte nachschärfen kann. Für diesen Schritt luden die Missionsteams einen Katalog mit rund 20.000 Raumobjekten samt vorausberechneten Umlaufbahnen auf Starling. Danach verglich FALCON die Katalogdaten mit den Messungen der Kameras und leitete daraus sowohl seine eigene Position ab als auch präzisere Schätzungen für die anderen Objekte im Umfeld. Nach drei Tagen verbesserte das System laut Mission die bekannten Bahnen von mehr als 200 Objekten – ohne Eingriffe durch Operatoren am Boden.
Technisch interessant ist daran vor allem die Systemarchitektur, die in FALCON steckt: Die Nutzlast gilt als gemeinsames Flight-Experiment von NASA und EraDrive, einem Startup, das aus dem Umfeld der Stanford University hervorgegangen ist. EraDrive liefert mit der Era-Core Flight-Software sowie eingebetteten Algorithmen, während Starling Kameras und einen Bordkatalog bekannter Satelliten beisteuert. Die Logik dahinter folgt im Kern dem Prinzip „beobachten, abgleichen, referenzieren“: Autonomie entsteht nicht durch magische Genauigkeit, sondern durch einen verlässlichen Datenabgleich zwischen optischen Messungen und internen Wissensständen. Dass die resultierenden Positions- und Objekt-Schätzungen im Vergleich zu den gelieferten Katalogdaten genauer ausfielen, deutet zudem darauf hin, dass das Zusammenspiel aus Messung und Aktualisierungspipeline im realen Orbit funktioniert – und nicht nur im Labor oder in Simulationen.
Aus der Perspektive von Betrieb und Risikoanalyse ist das nicht nur ein Fortschritt für Deep-Space-Missionen, sondern auch für die wachsende Zahl verteilter Satelliten. Sobald mehrere Plattformen koordiniert arbeiten sollen, wird präzise Timing- und Lageinformation zur Grundvoraussetzung; gleichzeitig steigen die Kosten für jede Abhängigkeit von bodengestützter Verfolgung. Für Raumverkehrsmanagement könnten autonome Navigations- und Bordkatalog-Updates helfen, die Abhängigkeit von Tracking-Netzen zu reduzieren und Risiken wie Kollisionen besser vorzubeugen. Auch bei verteilten Science-Missionen – bei denen Messdaten aus mehreren Standorten in der Raumfahrt später sauber zueinander ausgerichtet werden müssen – ist die Frage „Wo genau waren wir?“ entscheidend für die wissenschaftliche Aussagekraft.
Schließlich zeigt FALCON, wie NASA Technologiepfade von der akademischen Forschung in die kommerzielle Nutzung bringt. Der Startpunkt lag laut Beschreibung zunächst in einem University SmallSat Technology Partnerships-Programm, danach entwickelte sich EraDrive weiter, um Era-Core-Software und zugehörige Hardware breiter nutzbar zu machen. Starling soll den Ansatz zudem ausbauen: Später in diesem Jahr wird die Mission, die 2023 gestartet ist, das FALCON-Experiment mit Era-Core erweitern. Dabei werden vier Raumfahrzeuge Tracking-Informationen teilen und aus den kombinierten Beobachtungen ihre Positionen gemeinsam verfeinern. Für Unternehmen und Entwickler ist das vor allem dann spannend, wenn sich aus solchen Bausteinen skalierbare KI-/Autonomiekomponenten ableiten lassen, die auf vielen Satellitenklassen funktionieren – statt jedes Mal eine komplett neue Navigationskette zu erfinden.
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