論文の概要: Robotic Vision for Space Mining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.12109v1
• Date: Mon, 27 Sep 2021 02:52:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-29 05:58:24.657875
• Title: Robotic Vision for Space Mining
• Title（参考訳）: 宇宙採掘のためのロボットビジョン
• Authors: Ragav Sachdeva, Ravi Hammond, James Bockman, Alec Arthur, Brandon Smart, Dustin Craggs, Anh-Dzung Doan, Thomas Rowntree, Elijah Schutz, Adrian Orenstein, Andy Yu, Tat-Jun Chin, Ian Reid
• Abstract要約: 月面環境がもたらす課題を軽減するために、機械学習による視覚がいかに役立つかを示す。 ロボット間の長期的な操作と効果的な協調を実現するために、ロバストなマルチロボットコーディネータも開発された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.2999577099258
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Future Moon bases will likely be constructed using resources mined from the surface of the Moon. The difficulty of maintaining a human workforce on the Moon and communications lag with Earth means that mining will need to be conducted using collaborative robots with a high degree of autonomy. In this paper, we explore the utility of robotic vision towards addressing several major challenges in autonomous mining in the lunar environment: lack of satellite positioning systems, navigation in hazardous terrain, and delicate robot interactions. Specifically, we describe and report the results of robotic vision algorithms that we developed for Phase 2 of the NASA Space Robotics Challenge, which was framed in the context of autonomous collaborative robots for mining on the Moon. The competition provided a simulated lunar environment that exhibits the complexities alluded to above. We show how machine learning-enabled vision could help alleviate the challenges posed by the lunar environment. A robust multi-robot coordinator was also developed to achieve long-term operation and effective collaboration between robots.
• Abstract（参考訳）: 将来の月面基地は、月の表面から採掘された資源を用いて構築される可能性が高い。 月での人間の労働力の維持が困難で、地球との通信が遅れているため、高度な自律性を持つ協調ロボットを使って採掘を行う必要がある。 本稿では,衛星測位装置の欠如,危険地形の航行,微妙なロボットの相互作用など,月面環境における自律地雷の課題に対するロボットビジョンの有用性について検討する。 具体的には、月面採掘のための自律的な共同作業ロボットの文脈で、NASA宇宙ロボティクスチャレンジの第2フェーズのために開発したロボットビジョンアルゴリズムの結果を記述し報告する。 コンペティションは、上述の複雑さを示すシミュレートされた月環境を提供した。 月面環境がもたらす課題を軽減するために、機械学習による視覚がいかに役立つかを示す。 ロボット間の長期的な操作と効果的な協調を実現するために、堅牢なマルチロボットコーディネータも開発された。

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