KMITL Innovation Expo 2026 LogoKMITL 66th Anniversary Logo

Vision-Based Spacecraft Pose Estimation

Vision-Based Spacecraft Pose Estimation

รายละเอียด

-

วัตถุประสงค์

In one, docking is defined as “when one incoming spacecraft rendezvous with another spacecraft and flies a controlled collision trajectory in such a manner to align and mesh the interface mechanisms”, and defined docking as an on-orbital service to connect two free-flying man-made space objects. The service should be supported by an accurate, reliable, and robust positioning and orientation (pose) estimation system. Therefore, pose estimation is an essential process in an on-orbit spacecraft docking operation. The position estimation can be obtained by the most well-known cooperative measurement, a Global Positioning System (GPS), while the spacecraft attitude can be measured by an installed Inertial Measurement Unit (IMU). However, these methods are not applicable to non-cooperative targets. Many studies and missions have been performed by focusing on mutually cooperative satellites. However, the demand for non-cooperative satellites may increase in the future. Therefore, determining the attitude of non-cooperative spacecrafts is a challenging technological research problem that can improve spacecraft docking operations. One traditional method, which is based on spacecraft control principles, is to estimate the position and attitude of a spacecraft using the equations of motion, which are a function of time. However, the prediction using a spacecraft equation of motion needs support from the sensor fusion to achieve the highest accuracy of the state estimation algorithm. For non-cooperative spacecraft, a vision-based pose estimator is currently developing for space application with a faster and more powerful computational resource.

นวัตกรรมอื่น ๆ

การพัฒนาวิธีการวิเคราะห์ปริมาณกรดแทนนิกเชิงสีในตัวอย่างเครื่องดื่มด้วยอนุภาคแพลทินัมนาโนที่ปรับปรุงด้วยกรดแกลลิกโดยอาศัยปรากฎการณ์การแทนที่ของสารรักษาเสถียรภาพ

คณะวิทยาศาสตร์

การพัฒนาวิธีการวิเคราะห์ปริมาณกรดแทนนิกเชิงสีในตัวอย่างเครื่องดื่มด้วยอนุภาคแพลทินัมนาโนที่ปรับปรุงด้วยกรดแกลลิกโดยอาศัยปรากฎการณ์การแทนที่ของสารรักษาเสถียรภาพ

งานวิจัยนี้ได้นำเสนอการวิเคราะห์เชิงสี (Colorimetric detection) สำหรับตรวจวัดกรดแทนนิก (tannic acid) ในตัวอย่างเครื่องดื่มจากพืช โดยอาศัยปรากฏการณ์การแทนที่ (displacement phenomenon) ของสารรักษาเสถียรภาพบนพื้นผิวของอนุภาคแพลทินัมนาโน (PtNPs) ที่ถูกรักษาเสถียรภาพด้วยกรดแกลลิก (gallic acid) ซึ่งกรดแกลลิกสามารถรักษาเสถียรภาพของ PtNPs ให้อยู่ในรูปของอนุภาคที่รวมตัวกันและให้สารคอลลอยด์ที่เป็นสีเขียว โดยกรดแทนนิกสามารถแทนที่กรดแกลลิกบนพื้นผิวของ PtNPs ได้ง่าย ส่งผลให้อนุภาคที่รวมตัวกันเกิดการกระจายตัวและเปลี่ยนสีจากเขียวเป็นส้ม−น้ำตาล และภายใต้สภาวะที่เหมาะสม ตัวตรวจวัดเชิงสีแสดงค่าการตอบสนองเชิงเส้นในช่วงความเข้มข้น 1−2,000 µmol L⁻¹ (R² = 0.9991) โดยมีขีดจำกัดในการตรวจวัด (LOD) และขีดจำกัดเชิงปริมาณ (LOQ) ที่ 0.02 และ 0.09 µmol L⁻¹ ตามลำดับ ตัวตรวจวัดเชิงสีที่พัฒนาขึ้นมีความจำเพาะสูงต่อกรดแทนนิกและไม่ถูกรบกวนจากสารอื่น อีกทั้งยังมีค่าความแม่นยำที่ดี (RSD = 1.00%−3.36%) ที่สำคัญคือ ให้ค่าการคืนกลับ (recovery) อยู่ในช่วง 95.0−104.7% แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของเซนเซอร์คัลเลอริเมตริกที่สามารถตรวจวัดกรดแทนนิกได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำในตัวอย่างเครื่องดื่มจริง แม้ว่าวิธีการตรวจวัดกรดแทนนิกที่ถูกพัฒนาขึ้นจะเป็นเทคนิคที่รวดเร็วในการตรวจวัดกรดแทนนิก แต่ยังคงมีปัญหาเกี่ยวกับความไว (sensitivity) และความแม่นยำ (accuracy) ของการวิเคราะห์ โดยเฉพาะเมื่อมีสารแอนโทไซยานิน (anthocyanin) รบกวน ดังนั้น จึงพัฒนาวิธีเตรียมตัวอย่างเพื่อย่อยสลายแอนโทไซยานินในเครื่องดื่มเพื่อลดการรบกวนของสารที่มีสีต่อการตรวจวัดเชิงสีสำหรับวิเคราะห์ปริมาณกรดแทนนิกในเครื่องดื่ม

แพลตฟอร์มการเฝ้าระวังตามเหตุการณ์จากกล้องวงจรปิดโดยใช้คอมพิวเตอร์วิทัศน์

คณะวิศวกรรมศาสตร์

แพลตฟอร์มการเฝ้าระวังตามเหตุการณ์จากกล้องวงจรปิดโดยใช้คอมพิวเตอร์วิทัศน์

โครงงานนี้พัฒนาแพลตฟอร์มที่ใช้คอมพิวเตอร์วิทัศน์วิเคราะห์ภาพจากกล้องวงจรปิดแบบเรียลไทม์ เพื่อตรวจจับการกระทำผิดกฎหมายจราจร เช่น การฝ่าฝืนขับรถเข้าเขตที่มีเส้นทึบ ระบบสามารถระบุและบันทึกเหตุการณ์ละเมิดกฎจราจรโดยอัตโนมัติ ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการบังคับใช้กฎหมายและลดภาระของเจ้าหน้าที่ตำรวจจราจร นอกจากนี้ ยังเป็นส่วนสำคัญในการพัฒนาระบบเมืองอัจฉริยะ โดยบูรณาการข้อมูลเพื่อปรับปรุงการจัดการจราจรและความปลอดภัยบนท้องถนน

ปัญญาประดิษฐ์เพื่อเกษตรกรรมและสิ่งแวดล้อม

คณะวิศวกรรมศาสตร์

ปัญญาประดิษฐ์เพื่อเกษตรกรรมและสิ่งแวดล้อม

ปัญญาประดิษฐ์เพื่อเกษตรกรรมและสิ่งแวดล้อมเป็นการรวบรวมแบบจำลองซึ่งมีนัยสำคัญต่อการพัฒนาประเทศแบบเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม สร้างโดยการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้ลึกซึ่งพัฒนาขึ้นโดยศูนย์วิจัยเนียร์อินฟราเรดสเปกโทรสโกปีสำหรับผลิตผลเกษตรและอาหาร ได้แก่ การระบุความต้องการธาตุอาหาร (N P K) ของต้นทุเรียนโดยวัดใบทุเรียนโดยเทคนิคไม่ทำลายด้วยปัญญาประดิษฐ์ การระบุสมบัติการเผาไหม้ของชีวมวลจากไม้โตเร็วและของเหลือทางเกษตรโดยวัดโดยเทคนิคไม่ทำลายด้วยปัญญาประดิษฐ์ และ การประเมินการเกิดภาวะโลกร้อนเนื่องจากการเผาไหม้ชีวมวลโดยเทคนิคไม่ทำลายด้วยปัญญาประดิษฐ์ เทคโนโลยีพื้นฐานซึ่งนำมาใช้ คือ เทคโนโลยีเนียร์อินฟราเรดฟูเรียร์ทรานสฟอร์มสเปกโทรสโกปี ซึ่งการวัดและการแสดงผลทำได้อย่างรวดเร็ว ไม่ต้องใช้สารเคมี ไม่ต้องการผู้เชี่ยวชาญพิเศษ ราคาการวัดต่อตัวอย่างถูกมาก แต่เครื่องวัดยังไม่สามารถผลิตได้ในประเทศไทย