論文の概要: Robust On-Manifold Optimization for Uncooperative Space Relative Navigation with a Single Camera

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.07110v1
• Date: Thu, 14 May 2020 16:23:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-03 05:34:37.442899
• Title: Robust On-Manifold Optimization for Uncooperative Space Relative Navigation with a Single Camera
• Title（参考訳）: 単一カメラを用いた非協調空間相対航法におけるロバストオンマニフォールド最適化
• Authors: Duarte Rondao, Nabil Aouf, Mark A. Richardson, Vincent Dubanchet
• Abstract要約: 単分子装置のみを用いて、チェッカー宇宙船に対して対象物体の6次元ポーズを推定するために、革新的なモデルに基づくアプローチが実証された。 複雑な宇宙船エンビザットとランデブー軌道のリアルな合成と実験室のデータセットで検証されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.129225533930966
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Optical cameras are gaining popularity as the suitable sensor for relative navigation in space due to their attractive sizing, power and cost properties when compared to conventional flight hardware or costly laser-based systems. However, a camera cannot infer depth information on its own, which is often solved by introducing complementary sensors or a second camera. In this paper, an innovative model-based approach is instead demonstrated to estimate the six-dimensional pose of a target object relative to the chaser spacecraft using solely a monocular setup. The observed facet of the target is tackled as a classification problem, where the three-dimensional shape is learned offline using Gaussian mixture modeling. The estimate is refined by minimizing two different robust loss functions based on local feature correspondences. The resulting pseudo-measurements are then processed and fused with an extended Kalman filter. The entire optimization framework is designed to operate directly on the $SE\text{(3)}$ manifold, uncoupling the process and measurement models from the global attitude state representation. It is validated on realistic synthetic and laboratory datasets of a rendezvous trajectory with the complex spacecraft Envisat. It is demonstrated how it achieves an estimate of the relative pose with high accuracy over its full tumbling motion.
• Abstract（参考訳）: 光カメラは、従来の飛行ハードウェアや高価なレーザーベースのシステムと比較して、魅力的なサイズ、電力、コスト特性のため、宇宙での相対航法に適したセンサーとして人気を集めている。 しかし、カメラは独自の深度情報を推測することができず、補体センサーや第2のカメラを導入することでしばしば解決される。 本稿では, チェイサー宇宙船に対する対象物体の6次元姿勢を単眼的構成のみを用いて推定する, 革新的なモデルベースアプローチを提案する。 対象の観測面は分類問題として取り組まれ、ガウス混合モデルを用いて3次元形状をオフラインで学習する。 局所的な特徴対応に基づいて2つの異なるロバストな損失関数を最小化する。 結果の擬似測定は処理され、拡張されたカルマンフィルタで融合される。 最適化フレームワーク全体が$SE\text{(3)}$ manifold上で直接動作するように設計されており、グローバルな姿勢状態表現からプロセスと測定モデルを分離する。 複雑な宇宙船が観測するランデブー軌道の現実的な合成および実験室データセット上で検証される。 本手法は,全転動よりも高い精度で相対姿勢の推定を実現することを実証した。

関連論文リスト

• RETINA: a hardware-in-the-loop optical facility with reduced optical aberrations [0.0]
  視覚に基づくナビゲーションアルゴリズムは、低コストで汎用的なセンサーで軌道上の宇宙船の状態を決定する効果的な解決策として自らを確立している。 実験室で軌道環境をエミュレートするために、専用のシミュレーションフレームワークを開発する必要がある。 本稿では,RETINAと呼ばれる低収差光学設備の設計について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-02T11:26:37Z)
• VICAN: Very Efficient Calibration Algorithm for Large Camera Networks [49.17165360280794]
  ポースグラフ最適化手法を拡張する新しい手法を提案する。 我々は、カメラを含む二部グラフ、オブジェクトの動的進化、各ステップにおけるカメラオブジェクト間の相対変換について考察する。 我々のフレームワークは従来のPGOソルバとの互換性を維持しているが、その有効性はカスタマイズされた最適化方式の恩恵を受けている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-25T17:47:03Z)
• ParticleSfM: Exploiting Dense Point Trajectories for Localizing Moving Cameras in the Wild [57.37891682117178]
  本稿では,一対の光流からの高密度対応に基づく動画の高密度間接構造抽出手法を提案する。 不規則点軌道データを処理するために,新しいニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 MPIシンテルデータセットを用いた実験により,我々のシステムはより正確なカメラ軌道を生成することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-19T09:19:45Z)
• Deep Learning for Real Time Satellite Pose Estimation on Low Power Edge TPU [58.720142291102135]
  本稿では,ニューラルネットワークアーキテクチャを利用したポーズ推定ソフトウェアを提案する。 我々は、低消費電力の機械学習アクセラレーターが宇宙での人工知能の活用を可能にしていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-07T08:53:18Z)
• TransFusion: Robust LiDAR-Camera Fusion for 3D Object Detection with Transformers [49.689566246504356]
  そこで本研究では,LiDAR-カメラ融合に対するソフトアソシエーション機構による堅牢な解であるTransFusionを提案する。 TransFusionは大規模データセット上で最先端のパフォーマンスを実現する。 提案手法を3次元トラッキングタスクに拡張し,nuScenesトラッキングのリーダーボードにおける第1位を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-22T07:15:13Z)
• Leveraging Spatial and Photometric Context for Calibrated Non-Lambertian Photometric Stereo [61.6260594326246]
  空間と測光の両方を同時に活用できる効率的な完全畳み込みアーキテクチャを提案する。 分離可能な4D畳み込みと2D熱マップを使うことで、サイズが小さくなり、効率が向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-22T18:06:58Z)
• Calibrated and Partially Calibrated Semi-Generalized Homographies [65.29477277713205]
  視点と一般化カメラから半一般化ホモグラフィーを推定するための最初の最小解を提案する。 提案した解法は、多くの合成および実世界の実験で実証されたように安定かつ効率的である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-11T08:56:24Z)
• Assistive Relative Pose Estimation for On-orbit Assembly using Convolutional Neural Networks [0.0]
  本稿では、畳み込みニューラルネットワークを利用して、カメラに対して関心のある物体の翻訳と回転を決定する。 アセンブリタスク用に設計されたシミュレーションフレームワークを使用して、修正CNNモデルをトレーニングするためのデータセットを生成する。 モデルが現在の特徴選択法に匹敵する性能を示し、従ってそれらと組み合わせてより信頼性の高い推定値を提供することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-29T02:53:52Z)
• Spatiotemporal Camera-LiDAR Calibration: A Targetless and Structureless Approach [32.15405927679048]
  ターゲットレスで構造のないカメラ-DARキャリブレーション法を提案する。 本手法は, 時間的パラメータの初期調整を必要としないような, 閉形式解と非構造束を結合する。 提案手法の精度とロバスト性をシミュレーションおよび実データ実験により実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-17T07:25:59Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。