論文の概要: On the Generation of a Synthetic Event-Based Vision Dataset for
Navigation and Landing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00394v1
- Date: Tue, 1 Aug 2023 09:14:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-02 14:53:11.689938
- Title: On the Generation of a Synthetic Event-Based Vision Dataset for
Navigation and Landing
- Title（参考訳）: ナビゲーションと着陸のための合成イベントベース視覚データセットの作成について
- Authors: Lo\"ic J. Azzalini and Emmanuel Blazquez and Alexander Hadjiivanov and
Gabriele Meoni and Dario Izzo
- Abstract要約: 本稿では,最適な着陸軌道からイベントベースの視覚データセットを生成する手法を提案する。
我々は,惑星と小惑星の自然シーン生成ユーティリティを用いて,月面のフォトリアリスティックな画像のシーケンスを構築した。
パイプラインは500トラジェクトリのデータセットを構築することで,表面特徴の現実的なイベントベース表現を生成することができることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.34740063574921
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: An event-based camera outputs an event whenever a change in scene brightness
of a preset magnitude is detected at a particular pixel location in the sensor
plane. The resulting sparse and asynchronous output coupled with the high
dynamic range and temporal resolution of this novel camera motivate the study
of event-based cameras for navigation and landing applications. However, the
lack of real-world and synthetic datasets to support this line of research has
limited its consideration for onboard use. This paper presents a methodology
and a software pipeline for generating event-based vision datasets from optimal
landing trajectories during the approach of a target body. We construct
sequences of photorealistic images of the lunar surface with the Planet and
Asteroid Natural Scene Generation Utility at different viewpoints along a set
of optimal descent trajectories obtained by varying the boundary conditions.
The generated image sequences are then converted into event streams by means of
an event-based camera emulator. We demonstrate that the pipeline can generate
realistic event-based representations of surface features by constructing a
dataset of 500 trajectories, complete with event streams and motion field
ground truth data. We anticipate that novel event-based vision datasets can be
generated using this pipeline to support various spacecraft pose reconstruction
problems given events as input, and we hope that the proposed methodology would
attract the attention of researchers working at the intersection of
neuromorphic vision and guidance navigation and control.
- Abstract（参考訳）: イベントベースカメラは、センサ面内の特定の画素位置において、予め設定された大きさのシーン輝度の変化が検出されたときにイベントを出力する。
この新しいカメラの高ダイナミックレンジと時間分解能と組み合わされたスパースと非同期出力は、ナビゲーションと着陸のためのイベントベースカメラの研究を動機付けている。
しかしながら、この一連の研究をサポートするための現実世界と合成データセットの欠如は、オンボード使用に対する考慮を制限している。
本稿では,目標物体接近時の最適着陸軌道からイベントベース視覚データセットを生成するための方法論とソフトウェアパイプラインを提案する。
本研究では,惑星と小惑星による月面の光学的画像のシーケンスを,境界条件の変化によって得られた最適降下軌道のセットに沿って,異なる視点で構築する。
生成された画像シーケンスは、イベントベースのカメラエミュレータによってイベントストリームに変換される。
このパイプラインは,500の軌跡のデータセットを構築し,イベントストリームとモーションフィールド・グランド・トゥルートデータを完備することにより,現実のイベントベースの表面特徴表現を生成できることを実証する。
我々は、このパイプラインを使用して、入力としてイベントが与えられた様々な宇宙船のポーズ再構成問題をサポートするために、新しいイベントベースのビジョンデータセットが生成されることを予測し、提案手法が神経形態的視覚と誘導ナビゲーションと制御の交点で働く研究者の注意を引き付けることを期待している。
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