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Vision-based pose estimation of an unknown and uncooperative object for on-orbit servicing and debris removal applications

Michele Coco

Vision-based pose estimation of an unknown and uncooperative object for on-orbit servicing and debris removal applications.

Rel. Martina Mammarella, Fabrizio Dabbene, Cesare Donati. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Mechatronic Engineering (Ingegneria Meccatronica), 2024

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Abstract:

La tesi si concentra sullo sviluppo di un algoritmo per la stima della posa di oggetti in orbita terrestre utilizzando la sensor fusion. Il nucleo dell'algoritmo è basato sull'Unscented Kalman Filter (UKF), scelto per la sua capacità di gestire ambienti non lineari e per la sua relativamente bassa complessità computazionale rispetto ad altri metodi, come il Particle Filter. Successivamente, è stata impiegata una versione avanzata dell'UKF, che incorpora la teoria della regressione di Huber per affrontare la sfida del rumore non gaussiano dei sensori, tipico nelle applicazioni spaziali. Infine, è stato integrato nel sistema uno smoother per ridurre la deviazione standard, migliorando così la precisione complessiva del processo di stima. Il metodo proposto mira a migliorare l'affidabilità dei dati di posa, in particolare per operazioni che coinvolgono la manutenzione dei satelliti o la rimozione dei detriti spaziali.

Relators: Martina Mammarella, Fabrizio Dabbene, Cesare Donati
Academic year: 2024/25
Publication type: Electronic
Number of Pages: 83
Subjects:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Mechatronic Engineering (Ingegneria Meccatronica)
Classe di laurea: New organization > Master science > LM-25 - AUTOMATION ENGINEERING
Aziende collaboratrici: CNR - IEIIT
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/33166
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