Hardware in the loop validation of a lunar horizon based autonomous optical navigation strategy

Exploring space through the eyes of a CubeSat is a combination of great potential and just as many challenges. One of these is being able to orient and navigate in complete autonomy, since it is impossible to take advantage of the usual ground-based navigation techniques. The goal of this thesis is to develop an autonomous navigation strategy usable by a CubeSat with application to the ESA-funded LUMIO mission. Specifically, the satellite will be operating on a quasi-halo orbit around the second Lagrange point of the Earth-Moon system and will need to point the camera toward the Moon to study its meteoroid impacts. By virtue of this, the images captured by the instrument will contain the entire lunar disk, making them the perfect basis for an optical navigation strategy. This paper illustrates a proposed autonomous navigation procedure based on horizon recognition and analyzes its performance on both software-rendered and hardware-acquired images. The former are obtained from the 3D modeling software Blender by reproducing the scene as it would be seen by LUMIO on its orbit. The hardware-acquired images, on the other hand, are acquired by exploiting the TinyV3RSE optical testbench developed in the DART laboratory at Politecnico di Milano. Finally, the proposed strategy involves the implementation of a Kalman filter to improve the result on the satellite position obtained by processing the images and to estimate its velocity.

Esplorare lo spazio attraverso gli occhi di un CubeSat è un connubio di grandi potenzialità e altrettante sfide. Una di queste consiste nel riuscire ad orientarsi e navigare in completa autonomia in quanto è impossibile sfruttare le usuali tecniche di navigazione da terra. L’obiettivo di questa tesi è quello di sviluppare una strategia di navigazione autonoma utilizzabile da un CubeSat con applicazione alla missione LUMIO, finanziata dall’ESA. In particolare, il satellite si troverà ad operare su un’orbita quasi-halo attorno al secondo punto di Lagrange del sistema Terra-Luna e dovrà puntare la fotocamera verso la Luna per studiarne gli impatti dei meteoriti. In virtù di ciò, le immagini catturate dallo strumento conterranno l’intero disco lunare, rendendole la base perfetta per una strategia di navigazione ottica. Questo lavoro illustra una proposta di navigazione autonoma basata sul riconoscimento dell’orizzonte e ne analizza le performance sia su immagini renderizzate attraverso un software, che su acquisizioni hardware. Le prime sono ottenute dal software di modellazione 3D Blender, riproducendo la scena come sarebbe vista da LUMIO sulla sua orbita. Le immagini acquisite via hardware sono invece ottenute sfruttando il banco di test ottico TinyV3RSE sviluppato nel laboratorio DART al Politecnico di Milano. La strategia proposta prevede infine l’implementazione di un filtro di Kalman per migliorare il risultato sulla posizione del satellite e stimarne la velocità.