低推力宇宙機のランデブー問題において、燃料最適な誘導則は「バンバン制御」と呼ばれる推力のオンオフ切替えが特徴ですが、これは推定誤差やセンサ異常に非常に敏感で、非協力近接運用では脆弱です。本研究（arXiv:2605.04481）では、Batu Candan氏とSimone Servadio氏が、航法信頼度を直接利用して制御を適応させる密結合推定・誘導アーキテクチャを提案しました。
提案手法は、Clohessy-Wiltshire相対運動モデルに基づき、並進状態を線形カルマンフィルタで推定します。このフィルタにはマルチチューニングファクタ（MTF）と呼ばれる共分散膨張機構が組み込まれ、異常なイノベーション方向を抑制します。航法信頼度は、正規化イノベーションとMTF活動から算出される複合スコアにより評価され、このスコアがリアルタイムでホモトピーパラメータに変換されます。ホモトピーパラメータは、制御問題の「滑らかさ」を調整するもので、信頼度が低いときは保守的な滑らかな制御に、信頼度が高いときは燃料効率の高いバンバン制御に切り替わります。
厳しい計測劣化条件下での数値実験では、従来の固定バンバン誘導や標準カルマンフィルタを用いた固定ホモトピー制御では終端ミス距離が数百メートルに達しました。一方、提案するMTF適応ホモトピー制御では、ミス距離がサブメートルレベルに低減されました。燃料消費は開ループ燃料最適解と比較してわずかな増加にとどまりました。また、適応ホモトピーが主要なロバスト性向上要因であり、MTFが追加の精度と効率をもたらすことも明らかになりました。
この手法は、逐次最適化の枠組みで実装され、常に高速で信頼性の高い求解が可能であり、実時間での実用性が示されています。本研究は、自律ランデブー、軌道上サービス、デブリ除去などのミッションに貢献すると期待されます。
今後の課題として、より複雑な軌道力学や非線形推定への拡張が検討されています。