Bachelor's degree theses

NOTE: In order to apply for any of the following theses or internships, the candidate must have no more than 3 exams left.

MACHINE LEARNING

Deep Learning based Spacecraft Pose Estimation for space debris removal

The goal of this research is to explore novel techniques and develop an advanced deep learning based pipeline capable of detecting a set of keypoints on different satellites in space imagery. This pipeline should be able to handle various satellite types, including different sizes, shapes, and orbital characteristics. This research will contribute to the development of an accurate spacecraft navigation system, enabling more comprehensive monitoring and analysis of satellite activities in space. The outcome of this thesis will have practical applications in satellite tracking, space debris monitoring, and overall space situational awareness.
This topic assumes a basic knowledge of Python. Participants will gain insights into the image formation and digitization process, along with hands-on experience in developing their own deep learning models using the Ultralytics API, tailored specifically for the challenges of space environments.

Stima della Posa di un Satellite mediante Immagini Stereoscopiche e Reti Neurali Profonde

Nelle missioni di In-Orbit Servicing, la stima della posa relativa tra il satellite servicer e il target è cruciale per i sistemi di navigazione. In presenza target non cooperativi (ad esempio detriti spaziali), le fotocamere sono fondamentali perché forniscono informazioni senza bisogno di segnali attivi o marker, consentendo di stimare posizione e orientamento anche in assenza di altri dati.

Questa tesi propone lo sviluppo di un dataset di immagini stereoscopiche di un satellite in Blender e il confronto tra due approcci per la stima della posa: uno basato su immagini monoculari e uno su immagini stereoscopiche.

Allo studente verranno forniti codici di esempio in uso presso il Laboratorio, sia per la creazione del dataset che per la baseline relativa al data processing e all'addestramento delle reti neurali, al fine di facilitare e accelerare lo sviluppo del progetto.

Attività di Tirocinio:

  • Formazione: corso Deep Learning (Coursera), tutorial LaTeX Dr. Enrico Mensa, tutorial di base su Blender.
  • Dataset: creazione di immagini stereoscopiche di un satellite in Blender.
  • Modello monoculare parziale: sviluppo e allenamento di una rete neurale per stimare l’orientamento da immagini monoculari, sperimentando diverse rappresentazioni dell’orientamento (3D, 4D, 5D, 6D).

Attività di Tesi:

  • Modello monoculare completo: sviluppo di una rete per la stima end-to-end della posa da immagini monoculari.
  • Modello stereoscopico: sviluppo di una rete per la stima della posa da immagini stereoscopiche, esplorando diverse tecniche di feature fusion.
  • Confronto: Valutazione comparativa tra i due modelli su precisione, robustezza e velocità.

Prerequisiti: conoscenze di base di Python (variabili, condizioni - if, elif, else -, cicli - for, while -, definizione di funzioni, importazione di moduli).

ADCS

Progettazione meccanica di una piattaforma modulabile per test a basso attrito su Cubesat 1U-12U

La presente proposta di tesi si concentra sulla progettazione meccanica e analisi di una piattaforma modulare per l'alloggio di Cubesat di varie dimensioni, da 1U a 12U. Tale piattaforma è parte di un testbed in grado di riprodurre le condizioni spaziali in termini di dinamica di assetto, utilizzato nel laboratorio di microsatelliti e microsistemi spaziali per il test dei sistemi di determinazione e controllo d'assetto dei satelliti. La piattaforma  deve essere concepita per consentire l'adattamento dinamico alle diverse dimensioni dei Cubesat, fornendo una soluzione flessibile e scalabile per l'industria aerospaziale. La progettazione prevede la realizzazione di una piattaforma che sia in grado di ospitare Cubesat di dimensioni standard 1U, oltre ad una estensione modulare che permetta l'alloggio di Cubesat più grandi, fino a 12U,  garantendo elevata rigidezza del sistema. Si considereranno aspetti cruciali come l'ancoraggio sicuro dei Cubesat sulla piattaforma, il layout ottimale per la disposizione dei componenti meccanici ed elettronici, nonché la possibilità di posizionare masse di bilanciamento coarse. Sono richieste buone conoscenze nel disegno e progettazione meccanica. E' richiesta una buona conoscenza dell'utilizzo di software CAD (Solidworks) e nozioni di base dell'analisi FEM.

Modellazione su simulink della dinamica di un testbed per i sistemi di controllo d'assetto dei satelliti

Il laboratorio di microsatelliti e microsistemi spaziali dispone di un banco prova per il test dei sistemi di controllo d'assetto di piccole piattaforme satellitari (CubeSats). Tale piattaforma di test è costituita da un cuscinetto ad aria e da una piattaforma inerziale solidale ad esso. Lo scopo principale di questa piattaforma di test è simulare la dinamica di rotazione di un satellite in bassa orbita terrestre, caratterizzata da coppie di disturbo molto basse. Per assolvere a questo scopo, le coppie di disturbo che agiscono sulla piattaforma devono essere caratterizzate e compensate. Lo scopo del lavoro di tirocinio e tesi è quello di modellare sul software Simulink la dinamica del banco di prova includendo le possibili coppie di disturbo. Il modello Simulink verrà poi utilizzato per confrontare le prestazioni di diverse leggi di controllo per la compensazione delle coppie di disturbo (bilanciamento delle masse). E' richiesta una conoscenza base di MATLAB, mentre l'uso di Simulink può essere appreso durante il lavoro di tirocinio.

TELECOMMUNICATIONS

Software development of a complete TX/RX chain using Software-Defined-Radio for spacecraft operations

The Microsatellite and Space Microsystems laboratory has its own ground segment facility where students can gain hands-on experience and experiment new techniques in spacecraft operations. The ground station represents the result of a development occurred since 2003. The first generation hardware was developed for the ALMASat-1 mission, while a fundamental upgrade, in terms of hardware and software, has been performed as part of the involvement with the European Student Earth Orbiter (ESEO) mission: a Software Defined Radio (SDR) architecture based on Field Programmable Gate Array (FPGA) has now replaced the previous classical architecture based on a Terminal Node Controller (TNC) and an analog radio. The software-defined radio is a radio communication system where components that have been typically implemented in hardware (e.g. mixers, filters, amplifiers, modulators/demodulators, detectors, etc.) are instead implemented by means of software (e.g. MATLAB/Simulink, LabVIEW, GNU Radio) on a PC. The main advantage of the SDR architecture is the higher flexibility in signal processing, protocol implementation and RF modulation which can be easily adapted for different missions/satellites. In particular, the USRP (Universal Software Radio Peripheral) N210 SDR produced by Ettus Research has been selected for the lab ground station.

 

The scope of the internship and thesis is to develop a software in GNU Radio or Simulink which implements a complete TX/RX chain for both the UHF and S-band segments, in order to properly control the SDR. A software of this kind can be used in the real-time tracking of a spacecraft (combined with a proper tracking and orbit prediction software) for transmitting TC and receiving TM data or for the downlink of payload data collected on board. A basic knowledge of signal and data processing is preferred, but not essential, while the usage of GNU Radio or Simulink can be learned during the internship.

 

Uploaded: 08 Oct 2024/GP-AT

Code: LT24SWCSDR

Hardware prototyping of a complete TX/RX chain for a ground station in support of spacecraft operations

The Microsatellite and Space Microsystems laboratory has its own ground segment facility where students can gain hands-on experience and experiment new techniques in spacecraft operations. The ground station represents the result of a development occurred since 2003. The first generation hardware was developed for the ALMASat-1 mission, while a fundamental upgrade, in terms of hardware and software, has been performed as part of the involvement with the European Student Earth Orbiter (ESEO) mission: a Software Defined Radio (SDR) architecture based on Field Programmable Gate Array (FPGA) has now replaced the previous classical architecture based on a Terminal Node Controller (TNC) and an analog radio. The software-defined radio is a radio communication system where components that have been typically implemented in hardware (e.g. mixers, filters, amplifiers, modulators/demodulators, detectors, etc.) are instead implemented by means of software (e.g. MATLAB/Simulink, LabVIEW, GNU Radio) on a PC. The main advantage of the SDR architecture is the higher flexibility in signal processing, protocol implementation and RF modulation which can be easily adapted for different missions/satellites.

 

From a hardware perspective, signals must be properly received, filtered, and transported to the SDR back-end before being digitalized. In this context, proper rejection of out-of-band noise and spurious signals is fundamental. The objective of the internship and thesis is to assess the current state of the ground station and compare it with state-of-the-art receiving architectures for LEO/MEO/HEO missions. Activities will involve breadboarding, prototyping and testing of hardware solutions to improve the capabilities of the ground station. A basic understanding of RF engineering is required.

 

Uploaded: 08 Oct 2024/GP-AT

Code: LT24HWTXRX

MISSION ANALYSIS & CONSTELLATIONS DESIGN

Analisi di missione per la missione SMAL-SAT

SMAL-SAT - Sistema di Monitoraggio AmbientaLe nanoSATellitare, è un concept di missione basato su una piattaforma CubeSat 6U  di tipo 6U per il monitoraggio ambientale della regione Emilia Romagna. L'attività di tirocinio/tesi prevede lo studio e sviluppo di un software basato su linguaggio Matlab/Simulink a supporto dell'analisi di missione, con i seguenti obiettivi: - identificazione di un'orbita target al fine di minimizzare il tempo di rivisita sulla regione di interesse; identificazione delle stazioni di terra per minimizzare il tempo di latenza dei dati ottenuti da satellite.  

Contacts

Prof. Alfredo Locarini

Via Fontanelle 40, 47121 Forlì (FC)

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Prof. Dario Modenini

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Prof. Paolo Tortora

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