Come può un razzo stampato in 3D rivoluzionare i test di guida e controllo?

Immagina un razzo piccolo, elettrico e costruito con parti stampate in 3D, capace di volare in un’arena indoor e di testare algoritmi di guida, navigazione e controllo (GNC). È proprio quello che fa l’E‑Rocket, un prototipo a basso costo ideato da ricercatori per sperimentare il Thrust Vector Control (TVC), ovvero la capacità di deviare il getto di spinta per dirigere il volo.

Il cuore del razzo è una coppia di motori brushless DC che ruotano in direzioni opposte, montati su un gimbal servo‑azionato. Grazie a questo meccanismo, il vettore di spinta può essere inclinato in tempo reale, permettendo manovre precise. L’elettronica di bordo combina due computer: il noto autopilota PX4, usato nei droni, e ROS 2, la piattaforma robotica open‑source. Questa architettura modulare consente di caricare e testare algoritmi GNC personalizzati senza riscrivere tutto il firmware.

Per verificare il funzionamento, gli esperimenti sono stati condotti in una stanza dotata di telecamere motion‑capture. Un controller PID di base ha guidato il razzo lungo traiettorie predefinite, dimostrando un tracking accurato e stabile. I risultati confermano che l’E‑Rocket è un banco di prova versatile, economico e facilmente replicabile, ideale per università, laboratori e club di appassionati che vogliono sperimentare con la guida dei razzi senza spendere una fortuna.

Il sistema di controllo dell’E‑Rocket si basa su un approccio gerarchico. Al livello più basso, i due motori brushless sono gestiti da driver a corrente continua che forniscono una risposta in frequenza superiore a 200 Hz, garantendo una modulazione fine del momento torcente. Il gimbal, realizzato con cuscinetti a sfera stampati in nylon, è azionato da un servomotore digitale con risoluzione angolare di 0,05°, permettendo una deviazione del vettore di spinta con precisione sub‑grado.

Sul piano del software, il framework ROS 2 ospita nodi indipendenti per la stima della posizione (filtro di Kalman esteso), la generazione del riferimento di traiettoria (splines cubiche) e il controllo PID adattivo. L’autopilota PX4 funge da ponte tra i sensori di inerzia (IMU a 6 DOF) e il gimbal, inviando comandi di angolo di spinta a 100 Hz. La doppia CPU consente di isolare il ciclo di controllo critico dal resto del sistema, riducendo la latenza e migliorando la robustezza contro eventuali fault software.

Le prove indoor sfruttano un sistema di motion‑capture Vicon con precisione di 1 mm, fornendo dati di posizione e velocità in tempo reale. Questi dati alimentano il filtro di Kalman, che combina le misure ottiche con l’IMU per ottenere una stima di stato a bassa varianza. Il controller PID è stato calibrato mediante un algoritmo di tuning automatico basato su risposta in frequenza, ottenendo margini di fase superiori a 45° e guadagno di fase stabile fino a 10 Hz. I risultati sperimentali mostrano errori di tracking inferiori a 2 cm su percorsi lineari di 2 m e deviazioni angolari minori di 0,3°, dimostrando che l’architettura hardware‑software è adatta a sperimentazioni avanzate di GNC, inclusi algoritmi di controllo predittivo e apprendimento rinforzato.

In futuro, si prevede l’integrazione di sensori di pressione per la misura del thrust e l’uso di algoritmi di ottimizzazione basati su metodi evolutivi per affinare ulteriormente le traiettorie in ambienti più complessi.