論文の概要: A Survey on Deep Learning-Based Monocular Spacecraft Pose Estimation: Current State, Limitations and Prospects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.07348v1
• Date: Fri, 12 May 2023 09:52:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-15 13:27:59.889016
• Title: A Survey on Deep Learning-Based Monocular Spacecraft Pose Estimation: Current State, Limitations and Prospects
• Title（参考訳）: 深層学習に基づく単分子宇宙空間の推定に関する調査:現状,限界,展望
• Authors: Leo Pauly, Wassim Rharbaoui, Carl Shneider, Arunkumar Rathinam, Vincent Gaudilliere, Djamila Aouada
• Abstract要約: 非協力宇宙船の姿勢を推定することは、軌道上の視覚ベースのシステムを実現するための重要なコンピュータビジョン問題である。 コンピュータビジョンの一般的な傾向に続き、この問題を解決するためにディープラーニング(DL)手法を活用する研究がますます増えている。 有望な研究段階の結果にもかかわらず、実際のミッションでこのような方法が使われるのを防ぐ大きな課題が今も残っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.08026800833095
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Estimating the pose of an uncooperative spacecraft is an important computer vision problem for enabling the deployment of automatic vision-based systems in orbit, with applications ranging from on-orbit servicing to space debris removal. Following the general trend in computer vision, more and more works have been focusing on leveraging Deep Learning (DL) methods to address this problem. However and despite promising research-stage results, major challenges preventing the use of such methods in real-life missions still stand in the way. In particular, the deployment of such computation-intensive algorithms is still under-investigated, while the performance drop when training on synthetic and testing on real images remains to mitigate. The primary goal of this survey is to describe the current DL-based methods for spacecraft pose estimation in a comprehensive manner. The secondary goal is to help define the limitations towards the effective deployment of DL-based spacecraft pose estimation solutions for reliable autonomous vision-based applications. To this end, the survey first summarises the existing algorithms according to two approaches: hybrid modular pipelines and direct end-to-end regression methods. A comparison of algorithms is presented not only in terms of pose accuracy but also with a focus on network architectures and models' sizes keeping potential deployment in mind. Then, current monocular spacecraft pose estimation datasets used to train and test these methods are discussed. The data generation methods: simulators and testbeds, the domain gap and the performance drop between synthetically generated and lab/space collected images and the potential solutions are also discussed. Finally, the paper presents open research questions and future directions in the field, drawing parallels with other computer vision applications.
• Abstract（参考訳）: 非協力的な宇宙船の姿勢を推定することは、軌道上への自動ビジョンベースのシステムの導入を可能にする重要なコンピュータビジョンの問題である。 コンピュータビジョンの一般的な傾向に続き、この問題を解決するためにディープラーニング(DL)手法を活用する研究がますます増えている。 しかし、有望な研究段階の結果にもかかわらず、そのような方法が現実のミッションで使われるのを防ぐ大きな課題が今も残っている。 特に、そのような計算集約アルゴリズムの展開はまだ検討されていないが、実際の画像の合成とテストのトレーニングではパフォーマンスが低下している。 本調査の主な目的は、現在のDLベースの宇宙船のポーズ推定手法を包括的に記述することである。 第二の目標は、信頼性の高い自律視覚ベースのアプリケーションに対して、DLベースの宇宙船の効果的な配置に対する制限を定義することである。 この目的のために、調査はまず、ハイブリッドなモジュラーパイプラインとエンドツーエンドの直接回帰メソッドという2つのアプローチに従って、既存のアルゴリズムをまとめる。 アルゴリズムの比較は、ポーズの精度だけでなく、ネットワークアーキテクチャやモデルのサイズにも焦点をあてることで、潜在的な展開を念頭に置いている。 次に、現在の単分子宇宙船がこれらの手法を訓練・試験するために使用する推定データセットについて述べる。 データ生成方法:シミュレータとテストベッド、ドメインギャップ、合成生成画像とラボ/スペース収集画像と潜在的なソリューション間のパフォーマンス低下についても論じる。 最後に、この分野におけるオープンな研究課題と今後の方向性を提示し、他のコンピュータビジョンアプリケーションと平行に描画する。

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