Bachelor's degree theses

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.

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).

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.

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.

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

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

BISS è una missione basata su una piattaforma CubeSat di tipo 6U il cui sviluppo, attualmente in Fase C, è finanziato nell'ambito del programma Alcor dell'Agenzia Spaziale Italiana.

L'attività di tirocinio e tesi prevede lo studio e sviluppo di un software basato su linguaggio Matlab/Simulink a supporto dell'analisi di missione, con i seguenti obiettivi:

- dato uno scenario orbitale e una rete di stazioni di Terra, calcolo della copertura, del tempo di rivisita, e tempo di latenza del dato generato.

- stima del tempo di decadimento orbitale e analisi di conformità rispetto alle linee guida di debris-mitigation.

Uploaded: 23 Feb 2025

Una branca fondamentale dell'astrodinamica è la propagazione delle traiettorie, ovvero l'integrazione delle equazioni del moto per calcolare lo stato orbitale futuro o passato di un corpo a partire da una condizione iniziale. La propagazione orbitale è applicata in molti campi dell'astrofisica e dell'ingegneria astronautica. Il lavoro proposto si svolge nel contesto del tracking di satelliti geocentrici per prevedere la loro posizione e velocità future ed evitare potenziali collisioni. Al giorno d'oggi, esistono svariati strumenti per la propagazione orbitale. Il candidato imparerà a implementare diversi tipi di propagatori (analitici, numerici e semi-analitici) utilizzando Orekit, una libreria open source di astrodinamica sviluppata da CS Group, per poi confrontarli in termini di prestazioni.

Tutor: Stefano Palmiotto

La crescente popolazione di satelliti intorno alla Terra richiede di essere monitorata tramite sensori radar, ottici e laser al fine di evitare collisioni in orbita. Può succedere talvolta di osservare un oggetto di cui non si conosce a priori l'orbita. Tale problema è la base dell'Initial Orbit Determination (IOD). Il candidato imparerà a utilizzare Orekit, una libreria open source di astrodinamica sviluppata da CS Group, per implementare algoritmi di IOD, utilizzando misure angolari reali provenienti dalle campagne osservative di Space Surveillance and Tracking  effettuate presso l'osservatorio INAF-OAS di Loiano (BO), per poi confrontare le soluzioni fornite dai diversi algoritmi.

Tutor: Stefano Palmiotto

Il processamento delle immagini trova applicazione in numerosi campi, tra cui l'analisi delle immagini del cielo riprese da terra o da un satellite. Alcune di queste immagini contengono tracce lasciate da satelliti, sia operativi che detriti spaziali, le quali consentono di ricavare la posizione del target nel cielo ed eventualmente ricostruirne la traiettoria.

L'attività proposta si divide nei seguenti step:

• Completamento dell'Image Processing Onramp in Matlab, necessario per acquisire le competenze di base del processamento delle immagini tramite gli strumenti forniti da Matlab;
• Implementazione e confronto delle built-in function dell'Image Processing Toolbox di Matlab per filtrare le immagini dal rumore;

• Implementazione e confronto delle built-in function dell'Image Processing Toolbox per la segmentazione binaria delle immagini.

I punti 2 e 3 della suddetta attività saranno svolti su immagini astronomiche vere rese disponibili dall'Osservatorio INAF-OAS di Loiano (BO) e fornite dal Tutor.

Tutor: Stefano Palmiotto

L'astrometria è la disciplina che misura la posizione degli oggetti sulla sfera celeste. Essa trova applicazione anche nel monitoraggio dei satelliti, operativi e detriti spaziali, da terra tramite sensori ottici che rilevano le tracce lasciate da questi oggetti nelle immagini del cielo, anche dette tracklets.  Le camere Super Wide Field Of View (SWFOV) catturano una grossa porzione del cielo, consentendo di  osservare più satelliti in un singolo shot. Questo è il concept del progetto ASTRA (All Sky Tracking Array) dell'Osservatorio INAF-OAS di Loiano (BO). L'attività proposta si divide nei seguenti step:

• Analisi della letteratura dell'astrometria e delle tecniche di processamento delle immagini ad ampio campo di vista;
• Sviluppo di codice Python da implementare in un processore Raspberry Pi per riconoscimento di tracklets nelle immagini fornite dalle camere SWFOV di ASTRA;
• Sviluppo di codice Matlab o Python per l'astrometria delle tracklets riconosciute al punto precedente.

I punti 2 e 3 della suddetta attività saranno svolti su immagini reali del cielo rese disponibili dall'Osservatorio INAF-OAS  di Loiano e fornite dal Tutor.

Tutor: Stefano Palmiotto