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.

SMAL-SAT èIl progetto SMAL-SAT mira allo sviluppo di tecnologie abilitanti una missione nano-satellitare per il monitoraggio ambientale della Regione Emilia-Romagna.

L'attività di tirocinio e tesi prevede lo studio e sviluppo dei budget ingengeristici necessari al design preliminare della missione, in particolare mass budget, volume budget, power budget, pointing budget, utilizzando tools dedicati basati su Excel e/o Matlab/Simuling.

Uploaded: 14 Ott 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 Resident Space Objects (RSO) 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.

L'attività è suddivisa nei seguenti step:

• Studio della letteratura
• Implementazione dei propagatori di Orekit tramite interfaccia MATLAB
• Analisi dei risultati

Tutor: Stefano Palmiotto

La crescente popolazione di Resident Space Objects (RSO) 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  (SST) effettuate presso l'osservatorio INAF-OAS di Loiano (BO), per poi confrontare le soluzioni fornite dai diversi algoritmi.

Suddivisione delle attività:

• Studio della teoria di IOD
• Implementazione degli algoritmi di Orekit tramite interfaccia MATLAB
• Analisi dei risultati

Tutor: Stefano Palmiotto