論文の概要: ShadowNav: Crater-Based Localization for Nighttime and Permanently
Shadowed Region Lunar Navigation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.04630v1
- Date: Wed, 11 Jan 2023 18:35:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-12 17:47:42.422396
- Title: ShadowNav: Crater-Based Localization for Nighttime and Permanently
Shadowed Region Lunar Navigation
- Title(参考訳): ShadowNav: 夜間と永久影の地域月面航法のためのクレーターベースローカライゼーション
- Authors: Abhishek Cauligi and R. Michael Swan and Hiro Ono and Shreyansh Daftry
and John Elliott and Larry Matthies and Deegan Atha
- Abstract要約: 本研究では、クレーターをランドマークとして利用し、検出されたクレーターの縁と軌道地図上の既知のクレーターとのマッチングを行う絶対位置決め法を提案する。
この手法は、ほとんどの惑星探査ミッションで必要となる10m未満の絶対位置推定誤差を維持できることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.521278242509125
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: There has been an increase in interest in missions that drive significantly
longer distances per day than what has currently been performed. Further, some
of these proposed missions require autonomous driving and absolute localization
in darkness. For example, the Endurance A mission proposes to drive 1200km of
its total traverse at night. The lack of natural light available during such
missions limits what can be used as visual landmarks and the range at which
landmarks can be observed. In order for planetary rovers to traverse long
ranges, onboard absolute localization is critical to the ability of the rover
to maintain its planned trajectory and avoid known hazardous regions.
Currently, to accomplish absolute localization, a ground in the loop (GITL)
operation is performed wherein a human operator matches local maps or images
from onboard with orbital images and maps. This GITL operation limits the
distance that can be driven in a day to a few hundred meters, which is the
distance that the rover can maintain acceptable localization error via relative
methods. Previous work has shown that using craters as landmarks is a promising
approach for performing absolute localization on the moon during the day. In
this work we present a method of absolute localization that utilizes craters as
landmarks and matches detected crater edges on the surface with known craters
in orbital maps. We focus on a localization method based on a perception system
which has an external illuminator and a stereo camera. We evaluate (1) both
monocular and stereo based surface crater edge detection techniques, (2)
methods of scoring the crater edge matches for optimal localization, and (3)
localization performance on simulated Lunar surface imagery at night. We
demonstrate that this technique shows promise for maintaining absolute
localization error of less than 10m required for most planetary rover missions.
- Abstract(参考訳): ミッションへの関心が高まり、現在行われているものよりも1日あたりの距離が大幅に長くなっている。
さらに、これらのミッションのいくつかは、自律運転と暗闇における絶対的な位置決めを必要とする。
例えば、エンデュアランスAミッションでは、夜間に総走行距離1200kmを走行することを提案している。
このようなミッションで利用可能な自然光の不足は、視覚的なランドマークとして使用できるものや、ランドマークが観測できる範囲を制限する。
惑星ローバーが長距離を横切るためには、ローバーが計画された軌道を維持し、既知の危険領域を避けるために絶対的な位置決めが不可欠である。
現在、絶対的なローカライゼーションを達成するために、人間のオペレータがオンボード上のローカルマップやイメージと軌道画像やマップとをマッチングする、ループ内のグラウンド(GITL)操作が行われる。
このgitl操作は、1日で走行できる距離を数百メートルに制限する。
これまでの研究によると、クレーターをランドマークとして使うことは、その日の月面に絶対的な位置決めを行うための有望なアプローチである。
本研究では, クレーターをランドマークとして利用し, 検出されたクレーター縁と既知のクレーターとの軌道図を一致させる絶対位置推定法を提案する。
本研究では,外部照明装置とステレオカメラを備えた知覚システムに基づく位置決め手法に着目した。
本研究は,(1)単眼およびステレオを用いた表面クレーターエッジ検出技術,(2)クレーターエッジマッチの最適位置決定法,(3)夜間の模擬月面画像における位置決め性能を評価した。
この手法は、ほとんどの惑星探査ミッションで必要となる10m未満の絶対位置推定誤差を維持できることを示す。
関連論文リスト
- Mahalanobis Distance-based Multi-view Optimal Transport for Multi-view Crowd Localization [50.69184586442379]
マハラノビス距離に基づく新しい多視点移動損失を提案する。
実験では, 密度マップ, ユークリッド距離に基づく最適輸送損失に対して, 提案手法の利点を実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-03T09:10:51Z) - ShadowNav: Autonomous Global Localization for Lunar Navigation in Darkness [4.200882007630191]
私たちはシャドウナブ(ShadowNav)を紹介します。これは、暗闇や夜間の運転に焦点を当てた、月上のグローバルなローカライゼーションのための自律的なアプローチです。
我々のアプローチでは、ルナークレーターの先端をランドマークとして使用し、検出されたクレーターと検出されたクレーターをオフボードマップ上の既知のクレーターに関連付けるために粒子フィルタリング手法を用いています。
アリゾナ州シンダーレイクスにおけるフィールドテストにおいて,Lunarシミュレーション環境とデータ収集における提案手法の有効性を実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-02T18:59:53Z) - Boosting 3-DoF Ground-to-Satellite Camera Localization Accuracy via
Geometry-Guided Cross-View Transformer [66.82008165644892]
地上レベルの画像と一致/検索衛星画像との相対的な回転と変換を推定することにより、地上カメラの位置と方向の精度を向上させる手法を提案する。
実験の結果,本手法は最先端の手法よりも優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-16T11:52:27Z) - An Image Processing Pipeline for Autonomous Deep-Space Optical
Navigation [0.0]
本稿では,無人惑星間航法のための画像からの未解決ビーコン認識と視線抽出のための革新的なパイプラインを提案する。
開発したアルゴリズムは、kベクター法を用いて、恒星以外の物体の識別と統計的確率を利用して、画像中にビーコン射影が見えるかどうかを検出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-14T09:06:21Z) - LunarNav: Crater-based Localization for Long-range Autonomous Lunar
Rover Navigation [8.336210810008282]
アルテミス計画では、資源探査と利用のためにロボットと有人月面ローバーを必要とする。
LunarNavプロジェクトは、月面探査機が地球の位置を推定し、5m未満の位置誤差の目標性能で月に向かうのを可能にすることを目的としている。
これは、ローバー付近のクレーターを検出し、軌道からマッピングされた既知のクレーターのデータベースと一致させることで、自律的に達成される。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-03T20:46:27Z) - Visual Cross-View Metric Localization with Dense Uncertainty Estimates [11.76638109321532]
本研究は、屋外ロボティクスにおける視覚的クロスビューメトリックローカライゼーションに対処する。
地上レベルのカラー画像と局地的な環境を含む衛星パッチが与えられた場合、衛星パッチ内の地上カメラの位置を特定することが課題である。
我々は、より高密度な衛星記述子、ボトルネックにおける類似性マッチング、およびマルチモーダルなローカライゼーションの曖昧さを捉えるための出力としての密度空間分布を備えた新しいネットワークアーキテクチャを考案した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-17T20:12:23Z) - Satellite Image Based Cross-view Localization for Autonomous Vehicle [59.72040418584396]
本稿では,市販の高精細衛星画像を使用可能な地図として利用することにより,良好な精度でクロスビュー車両のローカライゼーションを実現することができることを示す。
本手法はKITTIとFord Multi-AVの季節データセットを地上ビューとして,Google Mapsを衛星ビューとして検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-27T13:16:39Z) - Beyond Cross-view Image Retrieval: Highly Accurate Vehicle Localization
Using Satellite Image [91.29546868637911]
本稿では,地上画像と架空衛星地図とをマッチングすることにより,車載カメラのローカライゼーションの問題に対処する。
鍵となる考え方は、タスクをポーズ推定として定式化し、ニューラルネットベースの最適化によってそれを解くことである。
標準自動運転車のローカライゼーションデータセットの実験により,提案手法の優位性が確認された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-10T19:16:58Z) - Lunar Rover Localization Using Craters as Landmarks [7.097834331171584]
そこで本研究では,クレーターを用いた月面ローバーの局地化手法として,ライダーやステレオカメラからの3次元点雲データと,モノクラー搭載画像のシェーディングキューを用いた手法を提案する。
本報告では, 搭載ライダーやステレオカメラの3次元点雲データを用いたクレーター検出と, 単眼画像におけるシェーディングキューを用いたクレーター検出の初期結果について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-18T17:38:52Z) - Towards Robust Monocular Visual Odometry for Flying Robots on Planetary
Missions [49.79068659889639]
火星に着陸したばかりのIngenuityは、トラバーサビリティの影響を受けない新時代の探検の始まりとなるでしょう。
高速な光フロートラッキングを用いた高能率単分子オードメトリーアルゴリズムを提案する。
また、相対翻訳情報行列の主成分分析に基づいて、スケールドリフトの現在のリスクを推定する新しい手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-12T12:52:20Z) - Learning to Localize Using a LiDAR Intensity Map [87.04427452634445]
自動運転車のリアルタイム・キャリブレーション非依存・効果的なローカライズシステムを提案する。
私たちの方法は、オンラインLiDARスイープと強度マップをジョイントディープ埋め込みスペースに埋め込む方法を学びます。
システム全体の動作は15hzで,さまざまなlidarセンサや環境においてセンチメートルレベルの精度を実現しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-20T11:56:23Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。