Студенты-навигаторы из Бени-Суэфа разрабатывают подсистему предотвращения столкновений спутников путем обнаружения космического мусора
Медиа центр
Исследовательская группа студентов факультета навигационных наук и космических технологий под эгидой доктора Мансура Хасана, президента Университета Бени Суефа, под руководством доктора Осамы Шалабии, декана колледжа, занимается разработкой компьютера AI Vision. подсистема, позволяющая избегать столкновений спутников посредством обнаружения космического мусора, предоставляя спутникам возможности обнаруживать и анализировать космический мусор в режиме реального времени, что эффективно способствует общественной безопасности и устойчивости космических операций.
Президент университета выразил удовлетворение уровнем дипломных работ, представленных студентами первого набора Колледжа навигационных наук и космических технологий, и поблагодарил всех руководителей колледжа и студентов, высоко оценив эти идеи и исследовательские проекты. которые могут быть использованы в области навигации и космоса.
Доктор Усама Шалабия добавил, что дипломный проект проводился под руководством преподавателя кафедры астронавтики доктора Мухаммада Аль-Франа.
В основе проекта лежит разработка и внедрение мощной системы искусственного интеллекта компьютерного зрения, позволяющей спутникам обнаруживать космический мусор и самостоятельно маневрировать, избегая потенциальных столкновений. Целью проекта является разработка и интеграция системы на основе компьютерного зрения, способной в режиме реального времени обнаруживать, классифицировать и анализировать траекторию космического мусора с использованием алгоритмов глубокого обучения. Столкновение спутников с космическим мусором считают серьезной угрозой устойчивости космических операций. Чтобы снизить эти риски, студенты внедрили новую подсистему для расширения возможностей предотвращения столкновений спутников за счет включения искусственного интеллекта (ИИ) компьютерного зрения.
Студенты обучили свою модель искусственного интеллекта, используя разнообразный набор данных изображений космического мусора, чтобы выявлять потенциальные риски столкновений и точно отслеживать их, чтобы обеспечить осуществимость и эффективность, оптимизируя систему искусственного интеллекта для работы на борту спутника с минимальными вычислительными ресурсами. Методология проекта включала сбор комплексного набора данных изображений космического мусора, охватывающего широкий спектр типов и размеров мусора, с использованием сверточных нейронных сетей (CNN) и методов трансферного обучения.
Подсистема была интегрирована в существующую спутниковую систему с упором на полную совместимость и минимальное влияние на ее общую работу. В результате тщательного тестирования система, разработанная студентами, показала выдающиеся характеристики обнаружения космического мусора в режиме реального времени. Результаты показали: Средняя точность обнаружения более 95% для различных размеров и типов мусора. Это позволяет своевременно оценивать риски столкновений. Компьютерная подсистема AI Vision предоставляет надежные данные для принятия решений по предотвращению столкновений, позволяя спутникам самостоятельно корректировать свои орбиты или выполнять маневры уклонения.