論文の概要: Machine Vision based Sample-Tube Localization for Mars Sample Return

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.09942v1
• Date: Wed, 17 Mar 2021 23:09:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-19 14:14:30.777055
• Title: Machine Vision based Sample-Tube Localization for Mars Sample Return
• Title（参考訳）: 機械ビジョンに基づく火星サンプルリターンのためのサンプルチューブ位置決め
• Authors: Shreyansh Daftry, Barry Ridge, William Seto, Tu-Hoa Pham, Peter Ilhardt, Gerard Maggiolino, Mark Van der Merwe, Alex Brinkman, John Mayo, Eric Kulczyski and Renaud Detry
• Abstract要約: マーズ・サンプル・リターン(MSR)アーキテクチャはNASAとESAが共同で研究している。 本稿では,MSRのフェッチ部分に着目し,より具体的には火星表面に堆積した試料管を自律的に検出・位置決めする問題について述べる。 まず,ハードコードフィルタとチューブの3次元形状モデルを用いたテンプレートマッチングに基づく幾何駆動アプローチと,畳み込みニューラルネットワーク(cnns)に基づくデータ駆動アプローチと学習機能について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.548901442158138
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A potential Mars Sample Return (MSR) architecture is being jointly studied by NASA and ESA. As currently envisioned, the MSR campaign consists of a series of 3 missions: sample cache, fetch and return to Earth. In this paper, we focus on the fetch part of the MSR, and more specifically the problem of autonomously detecting and localizing sample tubes deposited on the Martian surface. Towards this end, we study two machine-vision based approaches: First, a geometry-driven approach based on template matching that uses hard-coded filters and a 3D shape model of the tube; and second, a data-driven approach based on convolutional neural networks (CNNs) and learned features. Furthermore, we present a large benchmark dataset of sample-tube images, collected in representative outdoor environments and annotated with ground truth segmentation masks and locations. The dataset was acquired systematically across different terrain, illumination conditions and dust-coverage; and benchmarking was performed to study the feasibility of each approach, their relative strengths and weaknesses, and robustness in the presence of adverse environmental conditions.
• Abstract（参考訳）: 火星サンプルリターン(MSR)アーキテクチャはNASAとESAが共同で研究している。 現在想定されているように、MSRキャンペーンはサンプルキャッシュ、フェッチ、地球への帰還という3つのミッションからなる。 本稿では,MSRのフェッチ部分に着目し,より具体的には火星表面に堆積した試料管を自律的に検出・位置決めする問題について述べる。 この目的に向けて,2つのマシンビジョンに基づくアプローチについて検討した。1つは,ハードコードされたフィルタとチューブの3次元形状モデルを用いたテンプレートマッチングに基づく幾何駆動アプローチ,もう1つは畳み込みニューラルネットワーク(cnns)と学習機能に基づくデータ駆動アプローチである。 さらに,サンプルチューブ画像の大規模ベンチマークデータセットを屋外の代表的な環境に収集し,グランド・トゥルーション・セグメンテーション・マスクと位置をアノテートした。 このデータセットは, 異なる地形, 照明条件, ダストカバーを体系的に取得し, それぞれのアプローチの実施可能性, 相対強度, 弱さ, 悪条件下でのロバスト性について, ベンチマークを行った。

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