論文の概要: NEOviz: Uncertainty-Driven Visual Analysis of Asteroid Trajectories
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02812v1
- Date: Tue, 05 Nov 2024 05:04:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-06 14:58:23.131481
- Title: NEOviz: Uncertainty-Driven Visual Analysis of Asteroid Trajectories
- Title（参考訳）: NEOviz: 小惑星軌道の不確実性駆動型視覚解析
- Authors: Fangfei Lan, Malin Ejdbo, Joachim Moeyens, Bei Wang, Anders Ynnerman, Alexander Bock,
- Abstract要約: 我々は、地球近傍の天体の視覚分析において、惑星防衛の専門家を支援するために設計された対話型可視化システムNEOvizを紹介する。
特に,小惑星が移動する3次元不確実領域を可視化するための新しいアプローチを提案する。
潜在的な影響者に対しては、3D視覚化と不確実性を認識したインパクトマップを組み合わせることで、人間の集団に対する潜在的なリスクを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.49140717172804
- License:
- Abstract: We introduce NEOviz, an interactive visualization system designed to assist planetary defense experts in the visual analysis of the movements of near-Earth objects in the Solar System that might prove hazardous to Earth. Asteroids are often discovered using optical telescopes and their trajectories are calculated from images, resulting in an inherent asymmetric uncertainty in their position and velocity. Consequently, we typically cannot determine the exact trajectory of an asteroid, and an ensemble of trajectories must be generated to estimate an asteroid's movement over time. When propagating these ensembles over decades, it is challenging to visualize the varying paths and determine their potential impact on Earth, which could cause catastrophic damage. NEOviz equips experts with the necessary tools to effectively analyze the existing catalog of asteroid observations. In particular, we present a novel approach for visualizing the 3D uncertainty region through which an asteroid travels, while providing accurate spatial context in relation to system-critical infrastructure such as Earth, the Moon, and artificial satellites. Furthermore, we use NEOviz to visualize the divergence of asteroid trajectories, capturing high-variance events in an asteroid's orbital properties. For potential impactors, we combine the 3D visualization with an uncertainty-aware impact map to illustrate the potential risks to human populations. NEOviz was developed with continuous input from members of the planetary defense community through a participatory design process. It is exemplified in three real-world use cases and evaluated via expert feedback interviews.
- Abstract（参考訳）: NEOvizは、惑星防衛の専門家が太陽系の地球近傍の天体の動きを視覚的に分析するのを助けるために設計されたインタラクティブな可視化システムである。
小惑星はしばしば光学望遠鏡を用いて発見され、その軌道は画像から計算され、その結果、その位置と速度に固有の非対称な不確実性をもたらす。
その結果、通常は小惑星の正確な軌道を決定することができず、時間の経過とともに小惑星の動きを推定するために軌道のアンサンブルを生成する必要がある。
数十年にわたってこれらのアンサンブルを伝播させることで、様々な経路を可視化し、地球への潜在的な影響を判断することは困難であり、破滅的な被害を引き起こす可能性がある。
NEOvizは、既存の小惑星のカタログを効果的に分析するために必要なツールを専門家に提供する。
特に,小惑星が移動する3次元不確実領域を可視化するために,地球や月,人工衛星などのシステムクリティカルなインフラに関して,正確な空間的コンテキストを提供しながら,新しいアプローチを提案する。
さらに、NEOvizを用いて小惑星軌道のばらつきを可視化し、小惑星の軌道特性における高分散事象を捉える。
潜在的な影響者に対しては、3D視覚化と不確実性を認識したインパクトマップを組み合わせることで、人間の集団に対する潜在的なリスクを示す。
NEOvizは、惑星防衛共同体のメンバーから参加型設計プロセスを通じて継続的なインプットで開発された。
実世界の3つのユースケースで例示され、専門家のフィードバックインタビューを通じて評価される。
関連論文リスト
- An Image Processing Pipeline for Autonomous Deep-Space Optical
Navigation [0.0]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-14T09:06:21Z) - Interstellar Object Accessibility and Mission Design [5.311034944669507]
恒星間天体(ISO)は、天体の説得力があり、探索されていないカテゴリーである。
我々は、ISOへのフライバイミッションを成功させるための既存のアプローチについて検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-26T18:49:43Z) - COPILOT: Human-Environment Collision Prediction and Localization from
Egocentric Videos [62.34712951567793]
エゴセントリックな観測から人間と環境の衝突を予測する能力は、VR、AR、ウェアラブルアシストロボットなどのアプリケーションにおける衝突回避を可能にするために不可欠である。
本稿では、ボディマウントカメラから撮影した多視点エゴセントリックビデオから、多様な環境における衝突を予測するという課題を紹介する。
衝突予測と局所化を同時に行うために,COPILOTと呼ばれるトランスフォーマーモデルを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-04T17:49:23Z) - Incremental 3D Scene Completion for Safe and Efficient Exploration
Mapping and Planning [60.599223456298915]
本研究では,情報,安全,解釈可能な地図作成と計画に3次元シーン補完を活用することによって,深層学習を探索に統合する新しい手法を提案する。
本手法は,地図の精度を最小限に抑えることで,ベースラインに比べて環境のカバレッジを73%高速化できることを示す。
最終地図にシーン完了が含まれていなくても、ロボットがより情報的な経路を選択するように誘導し、ロボットのセンサーでシーンの測定を35%高速化できることが示される。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-17T14:19:33Z) - Towards Robust Monocular Visual Odometry for Flying Robots on Planetary
Missions [49.79068659889639]
火星に着陸したばかりのIngenuityは、トラバーサビリティの影響を受けない新時代の探検の始まりとなるでしょう。
高速な光フロートラッキングを用いた高能率単分子オードメトリーアルゴリズムを提案する。
また、相対翻訳情報行列の主成分分析に基づいて、スケールドリフトの現在のリスクを推定する新しい手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-12T12:52:20Z) - Prediction of Apophis Asteroid Flyby Optimal Trajectories and Data
Fusion of Earth-Apophis Mission Launch Windows using Deep Neural Networks [0.0]
地球とアポフィスのミッションは、自然実験のユニークな機会を超えた追加の要因と科学的目標によって推進される。
小惑星の強さと内部の完全性を理解することは 科学的な好奇心の問題ではありません
本稿では, 入場からポストランディングまでの各段階において, 効率性に必要な概念ロボットシステムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-11T21:42:53Z) - Spacecraft Collision Risk Assessment with Probabilistic Programming [0.0]
長さ10cmを超える34,000体以上が地球を周回していることが知られている。
そのうち、活動的な衛星はわずかの割合しかなく、残りの人口は死んだ衛星、ロケット本体、および運用中の宇宙船に衝突の脅威を与える破片でできています。
結合データメッセージを合成生成するための新しい物理ベースの確率的生成モデルを構築する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-18T14:26:08Z) - Spatiotemporal Attacks for Embodied Agents [119.43832001301041]
我々は、エンボディエージェントに対する敵攻撃を研究するための第一歩を踏み出した。
特に,時間次元と空間次元の両方の相互作用履歴を利用する逆例を生成する。
我々の摂動は強力な攻撃力と一般化能力を持っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-19T01:38:47Z) - A Spatial-Temporal Attentive Network with Spatial Continuity for
Trajectory Prediction [74.00750936752418]
空間連続性をもつ空間時間減衰ネットワーク(STAN-SC)という新しいモデルを提案する。
まず、最も有用かつ重要な情報を探るために、空間的時間的注意機構を提示する。
第2に、生成軌道の空間的連続性を維持するために、シーケンスと瞬間状態情報に基づく共同特徴系列を実行する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-13T04:35:50Z) - The Design of a Space-based Observation and Tracking System for
Interstellar Objects [0.41998444721319217]
最近の恒星間天体1I/Oumuamuaと2I/Borisovの観測により、惑星科学と惑星防衛の新しい機会が開かれた。
近日点から検出されたオウムワムアの場合、地球から約0.2AUで通過し、地球に対して60km/sの超過速度が推定された。
我々は、地球から検出する星座を設計するアルゴリズムと、ビジターの詳細な表面地図を生成する宇宙船群を設計するアルゴリズムを開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-03T19:09:18Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。