Fugu-MT 論文翻訳(概要): Using Convolutional Neural Networks for Relative Pose Estimation of a Non-Cooperative Spacecraft with Thermal Infrared Imagery

論文の概要: Using Convolutional Neural Networks for Relative Pose Estimation of a Non-Cooperative Spacecraft with Thermal Infrared Imagery

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.13789v1
Date: Fri, 28 May 2021 12:51:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-31 13:54:27.740136
Title: Using Convolutional Neural Networks for Relative Pose Estimation of a Non-Cooperative Spacecraft with Thermal Infrared Imagery
Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークを用いた熱赤外画像を用いた非協調型宇宙機の相対ポース推定
Authors: Maxwell Hogan, Duarte Rondao, Nabil Aouf, and Olivier Dubois-Matra
Abstract要約: 本稿では、受動熱赤外線カメラフィードからターゲットの粗いポーズを推定できる畳み込みニューラルネットワークについて述べる。モデルの堅牢性は、まず合成データに基づいて、2つの異なるターゲット上で実証され、次にADRミッション中に直面する現実的なシナリオのために実験室環境で実証される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.228630437951415
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Recent interest in on-orbit servicing and Active Debris Removal (ADR) missions have driven the need for technologies to enable non-cooperative rendezvous manoeuvres. Such manoeuvres put heavy burden on the perception capabilities of a chaser spacecraft. This paper demonstrates Convolutional Neural Networks (CNNs) capable of providing an initial coarse pose estimation of a target from a passive thermal infrared camera feed. Thermal cameras offer a promising alternative to visible cameras, which struggle in low light conditions and are susceptible to overexposure. Often, thermal information on the target is not available a priori; this paper therefore proposes using visible images to train networks. The robustness of the models is demonstrated on two different targets, first on synthetic data, and then in a laboratory environment for a realistic scenario that might be faced during an ADR mission. Given that there is much concern over the use of CNN in critical applications due to their black box nature, we use innovative techniques to explain what is important to our network and fault conditions.
Abstract（参考訳）: 近年、軌道上サービスとアクティブデブリ除去(ADR)ミッションへの関心が高まり、非協力的なランデブー操作を可能にする技術の必要性が高まっている。このような操作は、チェイサー宇宙船の知覚能力に重荷をかけた。本稿では、受動熱赤外線カメラフィードからターゲットの粗いポーズを推定できる畳み込みニューラルネットワーク(CNN)について述べる。サーマルカメラは、低照度で過露出になりやすい可視性カメラの代替手段を提供する。そこで本稿では,ネットワークをトレーニングするための可視画像の利用を提案する。モデルの堅牢性は、まず合成データに基づいて、2つの異なるターゲット上で実証され、次にADRミッション中に直面する現実的なシナリオのために実験室環境で実証される。ブラックボックスの性質から重要なアプリケーションにCNNを使用することに多くの懸念があるため、ネットワークや障害条件に何が重要かを説明するために革新的な技術を用いています。

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