Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Monocular Hazard Detection for Safe Small Body Landing

論文の概要: Deep Monocular Hazard Detection for Safe Small Body Landing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.13254v1
Date: Mon, 30 Jan 2023 19:40:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-01 18:46:28.916935
Title: Deep Monocular Hazard Detection for Safe Small Body Landing
Title（参考訳）: 安全小体着陸のための深部単眼ハザード検出
Authors: Travis Driver, Kento Tomita, Koki Ho, Panagiotis Tsiotras
Abstract要約: 危険検出と回避は、将来ロボットによる小型ボディサンプルの回収と着陸ミッションの鍵となる技術である。本研究では,単一の単眼画像から直接着地安全性を予測するために,深いセマンティックセグメンテーション技術を活用する新しい安全マッピングパラダイムを提案する。本研究は,OSIRIS-RExミッションから得られたサンプルの実際のその場画像に対して,高精度かつ正確な安全マッピング性能を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.922946578413578
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Hazard detection and avoidance is a key technology for future robotic small body sample return and lander missions. Current state-of-the-practice methods rely on high-fidelity, a priori terrain maps, which require extensive human-in-the-loop verification and expensive reconnaissance campaigns to resolve mapping uncertainties. We propose a novel safety mapping paradigm that leverages deep semantic segmentation techniques to predict landing safety directly from a single monocular image, thus reducing reliance on high-fidelity, a priori data products. We demonstrate precise and accurate safety mapping performance on real in-situ imagery of prospective sample sites from the OSIRIS-REx mission.
Abstract（参考訳）: 危険検出と回避は、将来のロボット小天体のサンプル回収と着陸ミッションの鍵となる技術である。現在の実践的手法は、地図の不確実性を解決するために、広範囲にわたる人道的検証と高価な偵察活動を必要とする先駆的な地形地図である高忠実さに依存している。本稿では,1つの単眼画像から直接着陸安全性を予測するために,深い意味的セグメンテーション技術を活用した新しい安全性マッピングパラダイムを提案する。我々は,osiris-rexミッションの有望なサンプルサイトの実地画像上で,正確かつ正確な安全マッピング性能を示す。

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