論文の概要: Performance Study of YOLOv5 and Faster R-CNN for Autonomous Navigation around Non-Cooperative Targets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.09056v1
• Date: Sun, 22 Jan 2023 04:53:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-01-24 15:03:43.503150
• Title: Performance Study of YOLOv5 and Faster R-CNN for Autonomous Navigation around Non-Cooperative Targets
• Title（参考訳）: 非協調目標周辺の自律走行のためのYOLOv5と高速R-CNNの性能評価
• Authors: Trupti Mahendrakar and Andrew Ekblad and Nathan Fischer and Ryan T. White and Markus Wilde and Brian Kish and Isaac Silver
• Abstract要約: 本稿では,カメラと機械学習アルゴリズムを組み合わせることで,相対的なナビゲーションを実現する方法について論じる。 高速領域ベース畳み込みニューラルネットワーク(R-CNN)とYou Only Look Once(YOLOv5)の2つのディープラーニングに基づくオブジェクト検出アルゴリズムの性能を検証した。 本稿では, 特徴認識アルゴリズムの実装と, 宇宙船誘導航法制御システムへの統合に向けての道筋について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Autonomous navigation and path-planning around non-cooperative space objects is an enabling technology for on-orbit servicing and space debris removal systems. The navigation task includes the determination of target object motion, the identification of target object features suitable for grasping, and the identification of collision hazards and other keep-out zones. Given this knowledge, chaser spacecraft can be guided towards capture locations without damaging the target object or without unduly the operations of a servicing target by covering up solar arrays or communication antennas. One way to autonomously achieve target identification, characterization and feature recognition is by use of artificial intelligence algorithms. This paper discusses how the combination of cameras and machine learning algorithms can achieve the relative navigation task. The performance of two deep learning-based object detection algorithms, Faster Region-based Convolutional Neural Networks (R-CNN) and You Only Look Once (YOLOv5), is tested using experimental data obtained in formation flight simulations in the ORION Lab at Florida Institute of Technology. The simulation scenarios vary the yaw motion of the target object, the chaser approach trajectory, and the lighting conditions in order to test the algorithms in a wide range of realistic and performance limiting situations. The data analyzed include the mean average precision metrics in order to compare the performance of the object detectors. The paper discusses the path to implementing the feature recognition algorithms and towards integrating them into the spacecraft Guidance Navigation and Control system.
• Abstract（参考訳）: 非協力的な空間オブジェクトの自律的なナビゲーションと経路計画は、軌道上のサービッキングとスペースデブリ除去システムを実現する技術である。 ナビゲーションタスクは、対象物の動きの判定、把握に適した対象物の特徴の識別、衝突危険物等の保持ゾーンの識別を含む。 この知識を考えると、チェイサー宇宙船は標的を損傷することなく、あるいは太陽電池アレイや通信アンテナを覆ってサービッキングターゲットの操作を強制することなく、捕獲場所に向かって誘導することができる。 ターゲットの識別、特徴付け、特徴認識を自律的に実現する方法の1つは、人工知能アルゴリズムを使用することである。 本稿では,カメラと機械学習アルゴリズムを組み合わせることで,相対的なナビゲーションタスクを実現する方法について述べる。 2つのディープラーニングベースのオブジェクト検出アルゴリズム、高速領域ベース畳み込みニューラルネットワーク(r-cnn)とyou only look once(yolov5)の性能を、フロリダ工科大学オリオン研究室で形成飛行シミュレーションで得られた実験データを用いてテストした。 シミュレーションシナリオでは, 対象物体のヨー運動, チェイサーアプローチの軌跡, 照明条件を変化させ, アルゴリズムを多岐にわたる現実的な性能制限条件でテストする。 解析されたデータは、対象検出器の性能を比較するために平均的な精度の測定値を含む。 本稿では, 特徴認識アルゴリズムの実装と, 宇宙船誘導航法制御システムへの統合に向けての道筋について論じる。

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