論文の概要: A Neuromorphic Vision-Based Measurement for Robust Relative Localization
in Future Space Exploration Missions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.11541v1
- Date: Thu, 23 Jun 2022 08:39:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-24 13:38:25.095089
- Title: A Neuromorphic Vision-Based Measurement for Robust Relative Localization
in Future Space Exploration Missions
- Title（参考訳）: 将来の宇宙探査ミッションにおけるロバスト相対位置のニューロモルフィック・ビジョンに基づく測定
- Authors: Mohammed Salah, Mohammed Chehadah, Muhammed Humais, Mohammed Wahbah,
Abdulla Ayyad, Rana Azzam, Lakmal Senevirante, and Yahya Zweiri
- Abstract要約: 本研究では,ニューロモルフィック・ビジョン・ベース・計測(NVBM)と慣性測定の融合に基づくロバストな相対的局所化システムを提案する。
提案システムは様々な実験でテストされ、精度と範囲において最先端のアプローチよりも優れていた。
- 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: Space exploration has witnessed revolutionary changes upon landing of the
Perseverance Rover on the Martian surface and demonstrating the first flight
beyond Earth by the Mars helicopter, Ingenuity. During their mission on Mars,
Perseverance Rover and Ingenuity collaboratively explore the Martian surface,
where Ingenuity scouts terrain information for rover's safe traversability.
Hence, determining the relative poses between both the platforms is of
paramount importance for the success of this mission. Driven by this necessity,
this work proposes a robust relative localization system based on a fusion of
neuromorphic vision-based measurements (NVBMs) and inertial measurements. The
emergence of neuromorphic vision triggered a paradigm shift in the computer
vision community, due to its unique working principle delineated with
asynchronous events triggered by variations of light intensities occurring in
the scene. This implies that observations cannot be acquired in static scenes
due to illumination invariance. To circumvent this limitation, high frequency
active landmarks are inserted in the scene to guarantee consistent event
firing. These landmarks are adopted as salient features to facilitate relative
localization. A novel event-based landmark identification algorithm using
Gaussian Mixture Models (GMM) is developed for matching the landmarks
correspondences formulating our NVBMs. The NVBMs are fused with inertial
measurements in proposed state estimators, landmark tracking Kalman filter
(LTKF) and translation decoupled Kalman filter (TDKF) for landmark tracking and
relative localization, respectively. The proposed system was tested in a
variety of experiments and has outperformed state-of-the-art approaches in
accuracy and range.
- Abstract（参考訳）: 宇宙探査では、火星表面へのパーセヴァンスローバーの着陸や、火星のヘリコプター「インジェニュティ」による初の地球外飛行の実証など、革命的な変化が見られた。
火星でのミッションの間、Perseverance RoverとIngenuityは共同で火星表面を探索し、Ingenuityはローバーの安全な移動性のために地形情報を偵察する。
したがって、両プラットフォーム間の相対的なポーズを決定することは、このミッションの成功にとって最重要事項である。
そこで本研究では,nvbms(neuromorphic vision-based measurement)と慣性計測の融合に基づくロバストな相対的位置推定システムを提案する。
ニューロモルフィック視覚の出現は、シーンで発生する光強度の変動によって引き起こされる非同期イベントに起因した、ユニークな動作原理によって、コンピュータビジョンコミュニティのパラダイムシフトを引き起こした。
これは、照明のばらつきのため、静的な場面では観測が得られないことを意味する。
この制限を回避するため、高頻度のアクティブなランドマークがシーンに挿入され、一貫したイベントの発射が保証される。
これらのランドマークは、相対的ローカライゼーションを容易にするために、突出した特徴として採用されている。
ガウス混合モデル(GMM)を用いた新しい事象に基づくランドマーク識別アルゴリズムを開発し,NVBMを定式化したランドマーク対応をマッチングする。
NVBMは、提案された状態推定器、ランドマーク追跡カルマンフィルタ(LTKF)および翻訳分離カルマンフィルタ(TDKF)でそれぞれ慣性測定と融合し、ランドマーク追跡と相対的な局所化を行う。
提案システムは様々な実験でテストされ、精度と範囲において最先端のアプローチよりも優れていた。
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