Efficient and high-fidelity rendering of space scenes for vision-based navigation

In recent decades, the space industry has been experiencing a rapid growth, which is evident from the increase in the number of probes and satellites launched every year. This will inevitably result in an ever-increasing workload of ground stations employed in Ground-Based Navigation. As a result, in recent years there has been a growing interest in partially or fully autonomous navigation algorithms that use on-board instruments of satellites to compute their state, such as Vision-Based Navigation. These algorithms must be trained and validated by a large number of images. The aim of this thesis is to study the level of performance obtainable from computer simulations of space images that can be used for the validation of Vision-Based Navigation algorithms. In order to do this, a space image simulator has been developed to obtain high-fidelity results that represent any possible space scene that a satellite may encounter during a mission. In particular, the composition of the scene was studied using photometric models, star catalogues and other instruments, as well as how the light from the celestial bodies interacts with the simulator's sensor. After the software was developed using Python and OpenGL, tests were carried out to validate the simulator itself: for example, real images taken by the Osiris instrument on-board the Rosetta probe were compared with those obtained from the simulator. The results obtained are in line with the set objectives, but can be further refined in future studies. This thesis can therefore be considered a step forward in the development of instruments for autonomous satellite navigation.

L'industria spaziale sta vivendo negli ultimi decenni una rapida crescita che risulta evidente dall'incremento del numero di sonde e satelliti lanciati ogni anno. Ciò inevitabilmente comporterà in futuro un carico di lavoro sempre maggiore delle stazioni di terra impiegate nella Ground-Based Navigation. Di conseguenza, negli ultimi anni c'è stato un crescente interesse per algoritmi di navigazione parzialmente o totalmente autonoma che sfruttano gli strumenti a bordo del satellite per calcolarne lo stato, come ad esempio la Vision-Based Navigation. Questi algoritmi hanno bisogno di un numero elevato di immagini per il training dell'intelligenza artificiale e per effettuare test per la loro validazione. Questa tesi ha l'obiettivo di studiare il livello di performance ottenibile da simulazioni al computer di immagini spaziali utilizzabili per la validazione di algoritmi di Vision-Based Navigation. Per fare questo è stato sviluppato un simulatore di immagini sintetiche che possano rappresentare fedelmente ogni possibile scena spaziale che un satellite può incontrare nel corso di una missione. In particolare, ci si è concentrati nella composizione della scena, utilizzando modelli fotometrici, cataloghi stellari e altri strumenti, e si è studiato come la luce proveniente dai corpi celesti interagisce con il sensore della camera del simulatore. Dopo la realizzazione del software tramite Python e OpenGL, sono state effettuate delle prove per la validazione del simulatore stesso: ad esempio sono state confrontate le immagini reali scattate dallo strumento Osiris a bordo della sonda Rosetta con quelle ottenute dal simulatore. I risultati ottenuti sono in linea con gli obiettivi prefissati, ma potranno essere ulteriormente affinati in studi futuri. Questa tesi può considerarsi, quindi, un passo in avanti nello sviluppo di strumenti per la navigazione autonoma dei satelliti.