論文の概要: Bayesian Deep Learning for Segmentation for Autonomous Safe Planetary Landing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.10545v3
• Date: Mon, 25 Aug 2025 19:09:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-27 17:42:38.370088
• Title: Bayesian Deep Learning for Segmentation for Autonomous Safe Planetary Landing
• Title（参考訳）: 自律型惑星着陸のためのセグメンテーションのためのベイズ深層学習
• Authors: Kento Tomita, Katherine A. Skinner, Koki Ho,
• Abstract要約: 本稿では,ベイジアンディープラーニングセグメンテーション法のハザード検出への応用を提案する。 ベイジアンディープラーニングとセマンティックセグメンテーションを通じて、安全予測マップとその不確実性マップを同時に生成する。 実験は、Mars HiRISEデジタル地形モデルに基づくシミュレーションデータで示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.1581738936972
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hazard detection is critical for enabling autonomous landing on planetary surfaces. Current state-of-the-art methods leverage traditional computer vision approaches to automate the identification of safe terrain from input digital elevation models (DEMs). However, performance for these methods can degrade for input DEMs with increased sensor noise. In the last decade, deep learning techniques have been developed for various applications. Nevertheless, their applicability to safety-critical space missions has often been limited due to concerns regarding their outputs' reliability. In response to these limitations, this paper proposes an application of the Bayesian deep-learning segmentation method for hazard detection. The developed approach enables reliable, safe landing site detection by: (i) generating simultaneously a safety prediction map and its uncertainty map via Bayesian deep learning and semantic segmentation; and (ii) using the uncertainty map to filter out the uncertain pixels in the prediction map so that the safe site identification is performed only based on the certain pixels (i.e., pixels for which the model is certain about its safety prediction). Experiments are presented with simulated data based on a Mars HiRISE digital terrain model by varying uncertainty threshold and noise levels to demonstrate the performance of the proposed approach.
• Abstract（参考訳）: 危険検出は、惑星表面への自律着陸を可能にするために重要である。 現在の最先端の手法は、入力デジタル標高モデル(DEM)から安全な地形の同定を自動化するために、従来のコンピュータビジョンアプローチを利用している。 しかし、これらの手法の性能は、センサノイズが増大した入力DEMに対して劣化する可能性がある。 過去10年間で、様々な用途にディープラーニング技術が開発されてきた。 それにもかかわらず、安全上重要な宇宙ミッションへの適用性は、その出力の信頼性に関する懸念のため、しばしば制限されてきた。 これらの制約に応えて,ベイジアンディープラーニングセグメンテーション法のハザード検出への応用を提案する。 開発手法は, 安全かつ信頼性の高い着陸地点検出を可能にする。 一 ベイズ的深層学習及び意味的セグメンテーションによる安全予測マップとその不確実性マップを同時に作成すること。 2)不確実性マップを用いて、予測マップ内の不確実な画素をフィルタリングし、特定の画素(すなわち、モデルがその安全性予測について確実な画素)に基づいて安全な位置識別を行う。 提案手法の性能を実証するために,不確実性しきい値と騒音レベルを変化させたMars HiRISEデジタル地形モデルに基づくシミュレーションデータを用いて実験を行った。

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