論文の概要: ShadowNav: Autonomous Global Localization for Lunar Navigation in Darkness
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01673v3
- Date: Sat, 14 Sep 2024 00:27:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-18 02:15:45.250182
- Title: ShadowNav: Autonomous Global Localization for Lunar Navigation in Darkness
- Title（参考訳）: ShadowNav:ダークネスにおける月面航法のための自律的グローバルローカライゼーション
- Authors: Deegan Atha, R. Michael Swan, Abhishek Cauligi, Anne Bettens, Edwin Goh, Dima Kogan, Larry Matthies, Masahiro Ono,
- Abstract要約: 私たちはシャドウナブ(ShadowNav)を紹介します。これは、暗闇や夜間の運転に焦点を当てた、月上のグローバルなローカライゼーションのための自律的なアプローチです。
我々のアプローチでは、ルナークレーターの先端をランドマークとして使用し、検出されたクレーターと検出されたクレーターをオフボードマップ上の既知のクレーターに関連付けるために粒子フィルタリング手法を用いています。
アリゾナ州シンダーレイクスにおけるフィールドテストにおいて,Lunarシミュレーション環境とデータ収集における提案手法の有効性を実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.200882007630191
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The ability to determine the pose of a rover in an inertial frame autonomously is a crucial capability necessary for the next generation of surface rover missions on other planetary bodies. Currently, most on-going rover missions utilize ground-in-the-loop interventions to manually correct for drift in the pose estimate and this human supervision bottlenecks the distance over which rovers can operate autonomously and carry out scientific measurements. In this paper, we present ShadowNav, an autonomous approach for global localization on the Moon with an emphasis on driving in darkness and at nighttime. Our approach uses the leading edge of Lunar craters as landmarks and a particle filtering approach is used to associate detected craters with known ones on an offboard map. We discuss the key design decisions in developing the ShadowNav framework for use with a Lunar rover concept equipped with a stereo camera and an external illumination source. Finally, we demonstrate the efficacy of our proposed approach in both a Lunar simulation environment and on data collected during a field test at Cinder Lakes, Arizona.
- Abstract（参考訳）: 慣性フレームにおけるローバーのポーズを自律的に決定する能力は、他の惑星の天体上での次世代の表面ローバーミッションに必要な重要な能力である。
現在進行中のローバーのミッションでは、ポーズ推定のドリフトを手動で修正するためにグランド・イン・ザ・ループの介入を使用しており、この人間の監督は、ローバーが自律的に操作できる距離をボトルネックにし、科学的な測定を行う。
本稿では,暗闇や夜間の運転に重点を置いた,月面のグローバルローカライゼーションのための自律的アプローチであるShadowNavを紹介する。
我々のアプローチでは、ルナークレーターの先端をランドマークとして使用し、検出されたクレーターと検出されたクレーターをオフボードマップ上の既知のクレーターに関連付けるために粒子フィルタリング手法を用いています。
ステレオカメラと外部照明源を備えたLunarローバーの概念を用いてShadowNavフレームワークを開発する際の重要な設計決定について論じる。
最後に,アリゾナ州シンダーレイクスにおけるフィールドテストにおいて,Lunarシミュレーション環境とデータの両方において提案手法の有効性を実証した。
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