論文の概要: 3D Reconstruction of Non-cooperative Resident Space Objects using Instant NGP-accelerated NeRF and D-NeRF

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.09060v1
• Date: Sun, 22 Jan 2023 05:26:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-01-24 15:04:40.937219
• Title: 3D Reconstruction of Non-cooperative Resident Space Objects using Instant NGP-accelerated NeRF and D-NeRF
• Title（参考訳）: インスタントNGP加速型NeRFとD-NeRFを用いた非協調型宇宙物体の3次元再構成
• Authors: Trupti Mahendrakar and Basilio Caruso and Van Minh Nguyen and Ryan T. White and Todd Steffen
• Abstract要約: この研究は、ニューラル放射場(NeRF)アルゴリズムの変動であるInstant NeRFとD-NeRFを軌道上のRSOをマッピングする問題に適応させる。 これらのアルゴリズムは、宇宙船モックアップの画像のデータセットを用いて、3次元再構成の品質とハードウェア要件を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The proliferation of non-cooperative resident space objects (RSOs) in orbit has spurred the demand for active space debris removal, on-orbit servicing (OOS), classification, and functionality identification of these RSOs. Recent advances in computer vision have enabled high-definition 3D modeling of objects based on a set of 2D images captured from different viewing angles. This work adapts Instant NeRF and D-NeRF, variations of the neural radiance field (NeRF) algorithm to the problem of mapping RSOs in orbit for the purposes of functionality identification and assisting with OOS. The algorithms are evaluated for 3D reconstruction quality and hardware requirements using datasets of images of a spacecraft mock-up taken under two different lighting and motion conditions at the Orbital Robotic Interaction, On-Orbit Servicing and Navigation (ORION) Laboratory at Florida Institute of Technology. Instant NeRF is shown to learn high-fidelity 3D models with a computational cost that could feasibly be trained on on-board computers.
• Abstract（参考訳）: 軌道上での非協力的な宇宙物体(RSOs)の増殖は、アクティブな宇宙デブリ除去、軌道上サービシング(OOS)、分類、機能同定の要求を刺激している。 近年のコンピュータビジョンの進歩により、異なる角度から撮影された2次元画像群に基づくオブジェクトの高精細な3次元モデリングが可能になっている。 この研究は、Instant NeRFとD-NeRF、ニューラル放射場(NeRF)アルゴリズムのバリエーションを、機能同定とOOSのアシストのために軌道上のROSをマッピングする問題に適用する。 これらのアルゴリズムは、フロリダ工科大学のOrbital Robotic Interaction, On-Orbit Servicing and Navigation (ORION) Laboratoryにおいて、2つの異なる照明と運動条件下で撮影された宇宙船モックアップの画像のデータセットを用いて、3D再構成の品質とハードウェア要件を評価する。 Instant NeRFは、計算コストで高忠実度3Dモデルを学習し、オンボードコンピュータでトレーニングできることが示されている。

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