論文の概要: An Image Processing Pipeline for Autonomous Deep-Space Optical Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.06918v1
• Date: Tue, 14 Feb 2023 09:06:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-15 15:54:43.855650
• Title: An Image Processing Pipeline for Autonomous Deep-Space Optical Navigation
• Title（参考訳）: 自律深部光航法のための画像処理パイプライン
• Authors: Eleonora Andreis, Paolo Panicucci, Francesco Topputo
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A new era of space exploration and exploitation is fast approaching. A multitude of spacecraft will flow in the future decades under the propulsive momentum of the new space economy. Yet, the flourishing proliferation of deep-space assets will make it unsustainable to pilot them from ground with standard radiometric tracking. The adoption of autonomous navigation alternatives is crucial to overcoming these limitations. Among these, optical navigation is an affordable and fully ground-independent approach. Probes can triangulate their position by observing visible beacons, e.g., planets or asteroids, by acquiring their line-of-sight in deep space. To do so, developing efficient and robust image processing algorithms providing information to navigation filters is a necessary action. This paper proposes an innovative pipeline for unresolved beacon recognition and line-of-sight extraction from images for autonomous interplanetary navigation. The developed algorithm exploits the k-vector method for the non-stellar object identification and statistical likelihood to detect whether any beacon projection is visible in the image. Statistical results show that the accuracy in detecting the planet position projection is independent of the spacecraft position uncertainty. Whereas, the planet detection success rate is higher than 95% when the spacecraft position is known with a 3sigma accuracy up to 10^5 km.
• Abstract（参考訳）: 宇宙探査と利用の新しい時代が近づいている。 今後数十年のうちに、新しい宇宙経済の推進力の下で多数の宇宙船が流れるだろう。 しかし、深宇宙資産の隆盛により、地上から標準の放射能追跡でそれらを操縦することは不可能となる。 これらの制限を克服するためには、自律ナビゲーションの代替手段の採用が不可欠だ。 その中でも、光学ナビゲーションは安価で完全に地上に依存しないアプローチである。 探査機は、惑星や小惑星などの可視ビーコンを観測することで、深宇宙での視線を取得することで位置を三角測量することができる。 そのためには、ナビゲーションフィルタに情報を提供する効率的でロバストな画像処理アルゴリズムの開発が必要となる。 本稿では,未解決のビーコン認識と,惑星間自律ナビゲーションのための画像からの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。 統計的には、惑星の位置推定の精度は、宇宙船の位置の不確かさとは無関係である。 一方、探査機の位置が3シグマの精度で10^5kmに達すると、惑星検出成功率は95%以上である。

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