論文の概要: Detection and Initial Assessment of Lunar Landing Sites Using Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.11413v1
• Date: Sat, 23 Jul 2022 04:29:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-26 14:01:32.114987
• Title: Detection and Initial Assessment of Lunar Landing Sites Using Neural Networks
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いた月面着陸地点の検出と初期評価
• Authors: Daniel Posada, Jarred Jordan, Angelica Radulovic, Lillian Hong, Aryslan Malik, and Troy Henderson
• Abstract要約: 本稿では、誘導システムにおける着陸可能地域の初期評価を生成するために、受動的自律型ハザード検出と回避サブシステムに焦点を当てる。 このシステムは単一のカメラとMobileNetV2ニューラルネットワークアーキテクチャを使って、安全な着陸地点と岩や影、クレーターなどの危険を検知し、識別する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Robotic and human lunar landings are a focus of future NASA missions. Precision landing capabilities are vital to guarantee the success of the mission, and the safety of the lander and crew. During the approach to the surface there are multiple challenges associated with Hazard Relative Navigation to ensure safe landings. This paper will focus on a passive autonomous hazard detection and avoidance sub-system to generate an initial assessment of possible landing regions for the guidance system. The system uses a single camera and the MobileNetV2 neural network architecture to detect and discern between safe landing sites and hazards such as rocks, shadows, and craters. Then a monocular structure from motion will recreate the surface to provide slope and roughness analysis.
• Abstract（参考訳）: ロボットと人間の月面着陸は将来のNASAミッションの焦点である。 正確な着陸能力は、ミッションの成功と着陸船と乗組員の安全を保証するために不可欠である。 地表への接近中に、安全な着陸を確保するためにハザード相対航法に関連する複数の課題がある。 本稿では、誘導システムにおける着陸可能地域の初期評価を生成するために、受動的自律型ハザード検出と回避サブシステムに焦点を当てる。 このシステムは単一のカメラとMobileNetV2ニューラルネットワークアーキテクチャを使って、安全な着陸地点と岩や影、クレーターなどの危険を検知し、識別する。 次に、運動からの単眼構造が表面を再現し、斜面と粗さの分析を行う。

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