ING - Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione
22-lug-2022
2021/2022
Il problema dei detriti spaziali è in costante ascesa a causa dell’aumento negli anni di
lanci di satelliti per fini commerciali, che affollano le orbite più importanti dal punto di
vista operativo: quella geostazionaria, GEO e l’orbita bassa, LEO. Per questo motivo è
necessaria l’implementazione di nuovi strumenti capaci di far fronte alla crescita esponen-
ziale di allerte di imminenti collisioni che i satelliti si trovano ad affrontare per evitare
danni collaterali agli strumenti di bordo. I detriti devono essere tracciati il più possibile e
bisogna aumentare al massimo la catalogazione di oggetti sconosciuti, osservandoli e cor-
relandoli con i cataloghi già disponibili. Queste operazioni possono essere fondamentali
per consentire ai satelliti operativi di programmare manovre apposite di evitamento dei
detriti che potrebbero causare avarie ai sistemi o manovre di rientro sicuro che evitino
collisioni che sarebbero causa di ulteriori frammentazioni e detriti in orbita. I telescopi
ottici presenti in stazioni a terra non sono gli strumenti più potenti a disposizione per fare
osservazione di detriti spaziali, ma possono comunque dare un enorme contributo per via
del loro basso costo, che permette un’osservazione di minor qualità, ma in maggiore quan-
tità, di oggetti che orbitano intorno alla Terra. STRATEGIC è un software programmato
per essere installato sul telescopio ottico presente al PoliMi ed è capace di controllare le
operazioni del telescopio che consentono di scattare immagini e modificare il puntamento
della fotocamera nel corso di un’osservazione. Inoltre, automatizza il processo di trac-
ciamento di oggetti nel cielo attraverso una rete neurale convoluzionale chiamata YOLO,
che applica un rilevamento della traccia lasciata dagli oggetti sulle immagini scattate dal
telescopio. Inoltre, deduce informazioni utili a STRATEGIC che, tramite un algoritmo
chiamato TEMPO, è in grado di effettuare una previsione sulla futura posizione nel cielo
dell’oggetto in esame e seguirlo per tutta la durata del suo passaggio. TEMPO esegue
una stima lineare della velocità del satellite in osservazione e la usa per approssimare
rapidamente la prossima posizione dell’oggetto rispetto al campo visivo della camera.
Il processo è stato implementato su una macchina virtuale chiamata “VM Ware”, con
Ubuntu come sistema operativo. A causa del tempo necessario alla montatura del tele-
scopio per muoversi e al rilevamento di tracce nelle immagini eseguito dalla IA, gli oggetti
che STRATEGIC saprà tracciare si troveranno principalmente nelle orbite LEO e MEO.
Il PC utilizzato è un Intel(R) Core(TM) i7-1165G7 di undicesima generazione con processore a 2.80GHz. Il linguaggio di programmazione utilizzato è stato Python con PyCharm come IDE. I risultati dimostrano che STRATEGIC è perfettamente in grado di raggiungere lo scopo per cui è programmato: ovvero di tracciare oggetti orbitanti durante il loro passaggio nel cielo ed ottenere un set completo di informazioni riguardante la loro posizione nel corso dell'osservazione.
Space debris problem increases year by year due to the constant increment of satellites
launches for commercial purposes, which overcrowd the most operative orbits: LEO and
GEO. Hence, new instruments for space surveillance, required to cope with the constant
alert operative satellites, must avoid fatal collisions. Debris must be tracked, and un-
known objects must be observed and added to existing catalogues, to plan manoeuvres
and reentries in a safe way without risking further collisions and fragmentations. Optical
ground telescopes are not the most powerful tools for precise orbit debris tracking, but
they are low cost and they still provide useful information for unknown object orbit pa-
rameters estimation. STRATEGIC is a software planned to be installed on the PoliMi
optical telescope. It is able to control telescope operation of image shooting and mount
moving. It automatizes the process of object tracking through a convolutional neural
network called YOLO which applies a detection on the acquired shots, and an algorithm
of movement prediction called TEMPO. The latter analyzes the output of YOLO and
predicts the camera frame for the telescope repositioning; thus pinpointing the targeted
object over time. TEMPO applies a linear estimation on the satellite velocity and uses
it to rapidly approximate the next position where the object is going to be found with
respect to the camera frame. Due to the time consumption given by the movement of
the mount and the AI detection, the most probable satellites or debris to be detected
are the ones occupying LEO and MEO orbits.The process has been implemented on a
virtual machine called “VM Ware” with Ubuntu operative system and runs on a 11th Gen
Intel(R) Core(TM) i7-1165G7 at 2.80GHz, using Python as programming language and
Pycharm as ide. The result show STRATEGIC is totally able of tracking objects for their
whole visible passage and retrieve a complete set of their position in the sky during the
observation time.