論文の概要: Bridging Domain Gap for Flight-Ready Spaceborne Vision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.11661v1
• Date: Wed, 18 Sep 2024 02:56:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-19 19:19:53.407037
• Title: Bridging Domain Gap for Flight-Ready Spaceborne Vision
• Title（参考訳）: 飛行可能スペースボーンビジョンのためのブリッジ領域ギャップ
• Authors: Tae Ha Park, Simone D'Amico,
• Abstract要約: この研究は、既知の非協力的なターゲット宇宙船の単眼的なポーズ推定のためのニューラルネットワーク(NN)であるSpacecraft Pose Network v3(SPNv3)を提示する。 SPNv3は、オフラインのトレーニングや地上での検証で観測されていない、宇宙で撮影された画像に堅牢性を提供しながら、計算的に効率的であるように設計され、訓練されている。 実験により、最後のSPNv3は、コンピュータ生成合成画像のみを訓練しながら、ロボットテストベッドからのハードウェア・イン・ループ画像に対して、最先端の精度を達成できることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.14360329494344
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work presents Spacecraft Pose Network v3 (SPNv3), a Neural Network (NN) for monocular pose estimation of a known, non-cooperative target spacecraft. As opposed to existing literature, SPNv3 is designed and trained to be computationally efficient while providing robustness to spaceborne images that have not been observed during offline training and validation on the ground. These characteristics are essential to deploying NNs on space-grade edge devices. They are achieved through careful NN design choices, and an extensive trade-off analysis reveals features such as data augmentation, transfer learning and vision transformer architecture as a few of those that contribute to simultaneously maximizing robustness and minimizing computational overhead. Experiments demonstrate that the final SPNv3 can achieve state-of-the-art pose accuracy on hardware-in-the-loop images from a robotic testbed while having trained exclusively on computer-generated synthetic images, effectively bridging the domain gap between synthetic and real imagery. At the same time, SPNv3 runs well above the update frequency of modern satellite navigation filters when tested on a representative graphical processing unit system with flight heritage. Overall, SPNv3 is an efficient, flight-ready NN model readily applicable to a wide range of close-range rendezvous and proximity operations with target resident space objects. The code implementation of SPNv3 will be made publicly available.
• Abstract（参考訳）: この研究は、既知の非協力的なターゲット宇宙船の単眼的なポーズ推定のためのニューラルネットワーク(NN)であるSpacecraft Pose Network v3(SPNv3)を提示する。 既存の文献とは対照的に、SPNv3は、オフラインのトレーニングや地上での検証で観測されていない画像に対して堅牢性を提供しながら、計算的に効率的であるように設計され、訓練されている。 これらの特徴は、空間グレードのエッジデバイスにNNをデプロイするのに不可欠である。 それらはNN設計の慎重な選択を通じて達成され、データ拡張、トランスファーラーニング、ビジョントランスフォーマーアーキテクチャといった特徴を、堅牢性と計算オーバーヘッドの最小化に同時に貢献するものとして、広範なトレードオフ分析によって明らかにしている。 実験により、最終的なSPNv3は、コンピュータ生成合成画像のみを訓練しながら、ロボットテストベッドからのハードウェア・イン・ループ画像に対する最先端のポーズ精度を達成でき、合成画像と実際の画像のドメインギャップを効果的に埋めることができることが示された。 同時に、SPNv3は、飛行履歴を持つ代表的なグラフィカル処理ユニットシステムでテストする場合、現代の衛星ナビゲーションフィルタの更新周波数よりもはるかに高い速度で動作します。 全体として、SPNv3は効率よく飛行可能なNNモデルであり、広範囲の近距離ランデブーやターゲット空間オブジェクトとの近接操作に容易に適用できる。 SPNv3のコード実装は一般公開される予定だ。

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