論文の概要: Prediction of Apophis Asteroid Flyby Optimal Trajectories and Data
Fusion of Earth-Apophis Mission Launch Windows using Deep Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.06249v1
- Date: Sun, 11 Apr 2021 21:42:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-14 13:14:25.259408
- Title: Prediction of Apophis Asteroid Flyby Optimal Trajectories and Data
Fusion of Earth-Apophis Mission Launch Windows using Deep Neural Networks
- Title（参考訳）: 深部ニューラルネットワークを用いたアポフィス小惑星フライバイ最適軌道の予測と地球-アポフィスミッション打ち上げWindowsのデータ融合
- Authors: Manuel Ntumba, Saurabh Gore, Jean-Baptiste Awanyo
- Abstract要約: 地球とアポフィスのミッションは、自然実験のユニークな機会を超えた追加の要因と科学的目標によって推進される。
小惑星の強さと内部の完全性を理解することは 科学的な好奇心の問題ではありません
本稿では, 入場からポストランディングまでの各段階において, 効率性に必要な概念ロボットシステムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recent years, understanding asteroids has shifted from light worlds to
geological worlds by exploring modern spacecraft and advanced radar and
telescopic surveys. Apophis' near-Earth. However, flyby in 2029 will be an
opportunity to conduct an internal geophysical study and test the current
hypothesis on the effects of tidal forces on asteroids. The Earth-Apophis
mission is driven by additional factors and scientific goals beyond the unique
opportunity for natural experimentation. However, the internal geophysical
structures remain largely unknown. Understanding the strength and internal
integrity of asteroids is not just a matter of scientific curiosity. It is a
practical imperative to advance knowledge for planetary defense against the
possibility of an asteroid impact. The mounting of theoretical studies and
physical evidence of tidal forces altering the shapes, spins, and surfaces of
near-Earth asteroids indicates that these Earth-Apophis interactions are
fundamental to the problem of asteroid risk as impact studies themselves. This
paper presents a conceptual robotics system required for efficiency at every
stage from entry to post-landing and for asteroid monitoring. In short,
asteroid surveillance missions are futuristic frontiers, with the potential for
technological growth that could revolutionize space exploration. Advanced space
technologies and robotic systems are needed to minimize risk and prepare these
technologies for future missions. A neural network model is implemented to
track and predict asteroids' orbits. Advanced algorithms are also needed to
numerically predict orbital events to minimize errors.
- Abstract（参考訳）: 近年、小惑星の理解は、近代的な探査機やレーダーや望遠鏡による調査によって、光の世界から地質世界へとシフトしている。
アポフィスの地球近傍。
しかし、2029年のフライバイは、内部地球物理学の研究を行い、小惑星に対する潮流力の影響に関する現在の仮説をテストする機会となる。
地球とアポフィスのミッションは、自然実験のユニークな機会を超えた追加の要因と科学的目標によって推進される。
しかし、内部の物理構造はほとんど不明である。
小惑星の強さと内部的完全性を理解することは、単なる科学的好奇心の問題ではない。
小惑星衝突の可能性に対して惑星防衛の知識を前進させることは実用的な手段である。
理論的な研究の積み重ねと、地球近傍の小惑星の形状、スピン、表面の変化の物理的証拠は、これらの地球とアポピース相互作用は、衝突研究自体が小惑星のリスク問題の基礎であることを示している。
本稿では,着陸から小惑星観測まで,あらゆる段階において効率性が要求される概念ロボットシステムを提案する。
要するに、小惑星観測ミッションは未来的なフロンティアであり、宇宙探査に革命をもたらす技術的成長の可能性を秘めている。
リスクを最小限に抑え、将来のミッションに備えるために、高度な宇宙技術とロボットシステムが必要である。
ニューラルネットワークモデルは、小惑星の軌道を追跡し予測するために実装されている。
エラーを最小限に抑えるために、軌道イベントを数値的に予測する高度なアルゴリズムも必要である。
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