Nano Uydular İçin Düşük Maliyetli Yıldız İzleyicisi Tasarımı: İTÜ

Nano Uydular İçin Düşük Maliyetli Yıldız İzleyicisi Tasarımı: İTÜ

III. ULUSAL HAVACILIK VE UZAY KONFERANSI
16-18 Eylül 2010, Anadolu Üniversitesi, Eskişehir
UHUK-2010-045
NANO UYDULAR İÇİN DÜŞÜK MALİYETLİ YILDIZ İZLEYİCİ TASARIMI; İTÜ pSAT II
UYDUSU YILDIZ İZLEYİCİ SİSTEMİ1
Emre Koyuncu*
İstanbul Teknik Üniversitesi, İstanbul
Gökhan İnalhan†
İstanbul Teknik Üniversitesi, İstanbul
ÖZET
Bu bildiride İTÜ pSAT II nano uydusu için geliştirilen yüksek doğrulukta, düşük maliyetli yıldız izleyici
sisteminin elektronik ve yazılımsal geliştirme adımları anlatılmaktadır. Bu yıldız izleyici sistemi İTÜ pSAT II
uydu platformu Yönelim Belirleme ve Kontrol (ADCS) alt-sistemine ait bir yapı olarak tasarlanmıştır.
Hedeflenen yıldız izleyici elektronik mimarisinde ~5Hz sıklıkta yönelim bilgisinin ana bilgisayara
aktarılması istenmektedir. Geliştirilen yıldız izleyici algoritması ise iki ana kipte çalışmaktadır, bunlardan
ilki en genel arama olan 'uzayda kayıp' kipi olup, 'sürekli izleme' olarak adlandırılan diğer kipte yıldız
izleyici önceki örnekleme zamanlarındaki yönelim bilgisine sahiptir. Hareketli bir uydudan alınan bir
görüntüde; hızlı sıcaklık değişimleri ve uzay radyasyonunun sensör üzerindeki etkilerinden oluşan
gürültülerin yanı sıra, hareketli görüntü alımı nedeniyle hareket-bulanıklığı oluşacaktır. Bu nedenle
gürültünün modeli bilinmediği halde görüntünün, yıldızsal noktaların tanımlanması için yeterli oranda
filtrelenmesi gerekmektedir. Yıldız Eşleme katmanında, olasılıksal bir yaklaşım olduğundan oldukça gürbüz
bir yapı olan Kolomenkin'in Voting Algoritması kullanılmıştır. Algoritmanın hataya olan toleransını sınamak
için bazı zorlayıcı testler gerçekleştirilmiş, bu testlerde algoritmanın başarımının yüksek olduğu
gözlenmiştir.
GİRİŞ
Yıldız izleyiciler, yıldızsal koordinatları ölçerek, bu verileri belleklerinde barındırdıkları, bilinen yıldız
kataloglarındaki koordinat verileriyle ve önceki ölçümleriyle karşılaştırarak, bu karşılaştırma sonucu
yıldız izleyicinin kendisinin, dolayısıyla uydunun yönelim bilgisi elde eden sistemlerdir. Diğer
yönelim algılayıcı sensörlerin aksine ölçümleri; dünya, güneş, manyetik alan yada diğer uyduların
konumlarıyla ilişkili olmak yerine daha statik verilere bağlı olduklarından oldukça doğru veriler elde
etme potansiyeline sahiptirler [2]. Sonuç olarak, yıldız izleyicilerden en mutlak yönelim ölçme
aletleri olarak, bir kaç yay/saniye kesinlikte veriler elde edilebilmektedir [6]. Ancak maliyetleri çok
yüksek olan yıldız izleyicilerin küçük ölçekli uydularda kullanması verimsiz olduğundan, dünya
üzerinde ve ülkemizde küçük ölçekli uydu çalışmalarına artan ilgi nedeniyle düşük maliyetli yıldız
izleyici sistemleri geliştirme gereği doğmuştur.
Bu bildiride İTÜ pSAT II nano uydusu için geliştirilen yüksek doğrulukta ancak düşük maliyetli yıldız
izleyici sisteminin elektronik ve yazılımsal geliştirme adımları anlatılmaktadır. Bu yıldız izleyici
sistemi aşağıdaki şekilde görülen İTÜ pSAT II uydu platformu ön tasarımının [1], Yönelim Belirleme
ve Kontrol (ADCS) alt-sistemine ait bir yapı olarak tasarlanmıştır.
*
Doktora Öğrencisi, Kontrol ve Aviyonik Lab., E-posta: [email protected]
Doç. Dr., Uçak ve Uzay Bilimleri Fak., Kontrol ve Aviyonik Laboratuvarı Sorumlusu, E-posta: [email protected]
1 Bu çalışma TÜBİTAK 108M523 No'lu proje altından desteklenmektedir.
†
KOYUNCU, İNALHAN
UHUK-2010-045
Şekil 1: Ön tasarım; İTÜ pSAT II Alt Sistemleri
YÖNTEM
Yıldız izleyici sistemi elektronik ve yazılımsal tasarım olarak iki ana başlık altında incelenecektir.
Elektronik tasarım başlığı altında, sistemin mimarisi verilecektir. Yazılımsal tasarım başlığı altında,
yıldız izleyici sistemi için, ana işlemci üzerinde gömülü koşacak algoritmalar anlatılacaktır. Yine bu
bölümde algoritmanın testleri için yapılmış benzetimlerin sonuçları verilecektir.
Elektronik Tasarım
Yıldız izleyici mimarisi genel olarak; görüntü sensörü birimi, elektronik işlemci birimi ve optik sistem
birimi olmak üzere üç ana birimden oluşmaktadırlar [6]. Optik sistem yıldızsal ışınları görüntü
sensörü üzerine düşürmek üzere tasarlanır. Görüntü sensöründen gelecek verileri bellek üzerine
yerleştiren ve işleyen ise elektronik işlem birimidir. Aşağıda yıldız izleyici sisteminin mimarisi
görülmektedir(Sekil 2). Bu tasarımda ~5Hz hızlarda yönelim bilgisinin ana bilgisayara gönderilmesi
planlanmaktadır.
Şekil 2: Yıldız İzleyici Elektronik Mimarisi
Görüntü sensörü seçiminde, masaüstü test düzeneklerimiz için; Omnivision OV9655 modeli
kullanılmaktadır. Bu sensörün 1280x1024 pixel dizi boyutu ve 30 fps görüntü transfer hızı ile
90mW'lık güç tüketimi özellikleri masaüstü testleri için uygun yeterlilikte görülmüştür.
2
Ulusal Havacılık ve Uzay Konferansı
KOYUNCU, İNALHAN
UHUK-2010-045
Yıldız izleyici işlemcisi; görüntü filtreleme algoritmaları yanı sıra; yıldız tanıma ve yönelim belirleme
algoritmalarını koşturacak,150 Mbit/s kadar görüntü verisini sensör üzerinden alabilecek, güç
tüketimi düşük ve destekleyici elektronik eleman sayısı az olması(boyut kısıtları) gerekmektedir. Bu
projede masaüstü testleri için Analog Devices firmasının Blackfin DSP serisi işlemcisi seçilmiştir.
Bu seri işlemcilerin birçok geliştirme ortamını (SIMULINK, LabView vb.) desteklemesi nedeni ile
geliştirme ve eğitim süresinin kısa olması seçimimizde rol almıştır. Bu seri işlemcilerden tasarım
için; 600 MHz saat frekansı bulunan Analog Devices BF537 model DSP seçilmiştir.
Şekil 3’de AD BF537 DSP işlemci ve OV9655 CMOS görüntü sensörünü barındıran, yıldız izleyici
sistemi tasarımı için kullanılacak SVR-1 kiti görülmektedir.
Şekil 3: SVR-1 kiti - AD Balckfin DSP ve OV9655 CMOS sensör modülü
Yıldız İzleyici Yazılım Tasarımı
Proje için tasarlanan yıldız izleyici sisteminin algoritmik altyapısı özgün ve milli olarak laboratuarda
hazırlanmıştır. Bu algoritmalar MATLAB ortamında yazılmış olup, Embedded Toolbox ile C koduna
dönüştürülmüştür. Burada gösterilen grafikler MATLAB programı çıktılarıdır.
Yıldız izleyici algoritmaları iki ana kipte çalışmaktadır [2]. Bunlardan ilki; uzay ortamında daha
önceki yönelim bilgilerine sahip olunmadan yıldız katalogunun tamamı içinde arama yaparak yıldız
tanımlama yapılmaktadır. Bu durum uydunun yörüngeye oturduğu ilk anda yönelimini belirlemesi
yada izleme kipini kaybetmesi ile oluşur ve uzayda kayıp durumu olarak adlandırılır. Diğer kipte
yıldız izleyici sürekli izleme durumundadır ve bir önceki örnekleme zamanlarındaki yönelim
bilgisine sahiptir. Bu durumda yıldız katalogunun tamamı üzerinde arama yapmak yerine belirli bir
yerel ilgi alanı üzerinde arama yapacağından daha hızlı cevap verme potansiyeline sahiptir. Bu
durum sürekli izleme kipi olarak adlandırılır. Yıldız izleyici algoritmasının genel işleyişi Şekil 4’de
gösterilmiştir.
Şekil 4: Yıldız izleme yazılım ve algoritma mimarisi
Görüntü alma işlemi tamamlandıktan sonra işlemci üzerine alınan görüntüde ilk önce bir takım ön
işlemler yapılmalıdır. Hareketli bir uydudan alınan bir görüntüde; radyasyon etkileri gibi temel
elektronik nedenlerden dolayı gaussian gürültülerin yanı sıra, hareketli görüntü alımı nedeniyle
hareket-bulanıklığı oluşacaktır. Yıldız Tanımlama katmanından önce görüntünün bu problemlerden
3
Ulusal Havacılık ve Uzay Konferansı
KOYUNCU, İNALHAN
UHUK-2010-045
arındırılmalıdır. Laboratuar’da geliştirilen yazılımın test verileri üzerindeki performansı Şekil 5’de
görülmektedir.
Şekil 5: Hareket Bulanıklığı ve Gaussian gürültüden arındırma sonrası görüntü ve görüntünün
önceki hali (Laboratuar özgün yazılımı)
Alınan görüntünde oluşan gaussian gürültülerin nedeni, hızlı sıcaklık değişimleri ve uzay
radyasyonunun sensör üzerindeki etkilerinden kaynaklandığından [2] bu kaynağın ve etkisinin
belirlenmesi çok güçtür. Ayrıca hareket-bulanıklığı görüntü üzerine eklendiğinde bütün bu etkilerin
modellenmesi imkânsızlaşmaktadır. Bu nedenle gürültünün modeli bilinmediği halde görüntü
filtreleme algoritmaları karşılaştırılmış, bu algoritmalar içinde Lucy-Richardson algoritmasının
yeterli sonuç verdiği gözlenmiştir [7]. Bu filtreleme sonucu elde edilen yıldız lekelerini
etiketlemeden önce thresholding algoritması ile görüntü arama yapmak için uygun hale
getirilmektedir. Yıldız lekelerini etiketlemede ise, Connected Component Labeling(CCL) algoritması
kullanılmaktadır.
Yıldız tanımlamada, kaydedilmiş yıldız katalogundaki yıldızlarla, alınan görüntü içindeki yıldızların
birbiriyle eşleştirilmesi Yıldız Eşleme katmanında gerçekleştirilir. Aşağıda proje kapsamında
kullanılmış örnek yıldız kataloglarından biri görülmektedir. Bu katalog NASA I/239 olarak
adlandırılmakta, Hipparcos ve Tycho'nun listeledikleri görülebilir yıldız verilerinden elde edilmiştir.
Bununla ilgili jenerik yıldız haritası Şekil 6’de verilmiştir.
Şekil 6: Hipparcos ve Tycho görülebilir yıldızlarının NASA I/239 2B ve 3B kataloğu
Yıldız Eşleme Algoritması olarak Kolomenkin'in Voting [3] Algortimasının performansının yüksek
olduğu gözlenmiştir. Bu algoritmada; katalog üzerindeki bütün yıldızlar arası açısal uzaklık yıldız
katalogunda listelenir ve sabit kayıt altında tutulur. Alınan gerçek zamanlı görüntüde ise yine
yıldızlar arası açılar hesaplanır ve bu yıldız listesi oylanmaya başlanır. Görünür yıldızlar içerisinde
en çok oylanan yıldız, doğru eşleşmiş yıldız olarak kabul edilir ve sonucun filtrelenmesine buradan
başlanır. Görüntüdeki bütün olası Si ve Sj yıldız çiftleri için, açısal uzaklık
hesaplanır.
Bu durumda yıldız çiftleri arasındaki uzaklıkların
varsayılır. Uzaklık tablosundaki her bir
segmenti içinde olduğu
satırında
uzaklığı için, oylama yapılır ve bu oylama
yıldız çiftinin tanımlanabilmesini sağlar. Özetle, görüntüdeki yıldızlar arasındaki uzaklık, katalog
üzerinde bulunan ve yıldızları arasındaki uzaklığa eşit ise, iki görüntü yıldızı da ve
yıldızlarından oy alır, bu da bu yıldızların
ve olma olasılıkları olduğu anlamına gelmektedir.
Doğru eşleşmiş yıldızın bağlantılı olduğu yıldızlar da doğru eşleşmiş yıldızlar olacaktır [3]. Üç adet
yıldız, yıldız katalogu ile eşleştirilebildiği taktirde, doğru üç boyutlu yönelim de hesaplanabilecektir
4
Ulusal Havacılık ve Uzay Konferansı
KOYUNCU, İNALHAN
UHUK-2010-045
[6]. Örnek görüntü üzerine gaussian gürültüler ve hareket-bulanıklığı eklendiği halde Voting
algoritması sonucu elde edilmiş bir eşleşme aşağıdaki Şekil 7'de görülmektedir.
Şekil 7: Voting Algoritmasının katalog içinde eşleştirme sonucu (Laboratuar özgün yazılımı)
SONUÇ
Voting algoritması olasılıksal bir yaklaşım ile çalıştığından oldukça gürbüz bir yapı sergilemektedir
[3]. Algoritmanın hataya olan toleransını test etmek için bazı denemeler gerçekleştirilmiştir.
Aşağıdaki şekilde Voting Algoritmasının bir önceki çalışmada en çok oyladığı yıldızlar yapay olarak
görüntüden çıkarıldığı ve tekrar çalıştırıldığı haldeki eşleme sonucu görülmektedir (Şekil 8).
Şekil 8: Yapay yıldız silme işlemi yapıldıktan sonraki Voting Algoritması yıldız eşleştirmesi
(Laboratuar özgün yazılımı)
Şekil 8’de verilen görüntüde ise, sensör gürültüleri nedeniyle oluşabilecek, yıldız olmayan lekelerin
oluşması durumunda algoritmanın başarısının test edilmesi için yapay lekeler eklendiği halde
algoritmanın eşleme cevabı görülmektedir.
5
Ulusal Havacılık ve Uzay Konferansı
KOYUNCU, İNALHAN
UHUK-2010-045
Şekil 8: Yapay yıldız silme-ekleme işlemi yapıldıktan sonraki Voting Algoritması yıldız eşleştirmesi
(Laboratuar özgün yazılımı)
Bunun dışındaki büyük sorunlardan bir başkası da, alınan görüntülerde Dünyanın bir kısmının, ayın
ya da güneşin görüntü içinde olmasıdır. Bu durumda belirli alanlardan büyük cisimler görüntüden
silinmektedir. Ancak bu uzay cisimlerinin neden olduğu ışıksal farklardan dolayı görüntü üzerinde
yine kayıplar oluşacaktır. Bulunanla beraber geliştirilen algoritmik sistemde alınan görüntü üzerinde
silinen yıldızlara rağmen başarımın yüksek olduğu yukarıdaki çıktılarda verilmiştir (Şekil 8).
Kaynaklar
[1] İnalhan G., Koyuncu, E., Üre, N. K., Kurtuluş, C., “İTÜ pSAT II: Yönelim Kontrollü Nano Uydu
Platformu Geliştirme Projesi”, III. Ulusal Havacılık ve Uzay Konferansı, Anadolu Üniversitesi,
Eskişehir, 16-18 Eylül 2010
[2] Spratling, B. B., Mortari, D., A Survey on Star Identification Algorithms, Journal of Algorithms, s. 2, sf.
93-107; doi: 10.3390/a2010093, 2009
[3] Kolomenkin, M., Pollak, S., Shimshoni, I., Lindenbaum, M., Geometric Voting Algorithm for Star
Trackers, IEEE Trans. Aerospace Electron. Syst., ISSN: 0018-9251, s. 44-2, sf. 441-456, 2008.
[4] Diaz, K. D., Performance Analysis of Fixed Point Star Tracker Algorithm for Use Onboard a
Picosatellite, Master of Science Thesis in Aerospace Engineering, California Poltechnic State University,
2006
[5] Samaan, M. A., Mortari, D., Junkins, J. L., Recursive Mode Star Identification Algorithms, Journal of
IEEE Trans. on Aerospace and Elec. Sys., v. 41, n. 4, 2005
[6] Huffman, K. M., Designing Star Trackers to Meet Micro-satellite Requirements, Master Thesis of
Aeronautical and Astronautical Engineering, University of Illinois at Urbana-Champaign, 2004
[7] Gonzalez, Woods, Digital Image Processing, 2rd Ed, ISBN: 0201180758, Prentice Hall, 2002.
6
Ulusal Havacılık ve Uzay Konferansı