論文の概要: A large-scale, physically-based synthetic dataset for satellite pose estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.12782v1
• Date: Sun, 15 Jun 2025 09:24:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-17 17:28:46.81758
• Title: A large-scale, physically-based synthetic dataset for satellite pose estimation
• Title（参考訳）: 衛星ポーズ推定のための大規模物理ベース合成データセット
• Authors: Szabolcs Velkei, Csaba Goldschmidt, Károly Vass,
• Abstract要約: 本稿では,ハッブル宇宙望遠鏡(HST)を対象とするDLVS3-HST-V1データセットについて述べる。 データセットは、高度なリアルタイムおよびオフラインレンダリング技術を使用して生成され、高忠実度3Dモデル、ダイナミックライティング、物理的に正確な材料特性を統合する。 このパイプラインは、6-DoFのポーズとキーポイントデータ、セマンティックセグメンテーション、深さ、正規マップを備えた大規模でリッチな注釈付きイメージセットの作成をサポートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The Deep Learning Visual Space Simulation System (DLVS3) introduces a novel synthetic dataset generator and a simulation pipeline specifically designed for training and testing satellite pose estimation solutions. This work introduces the DLVS3-HST-V1 dataset, which focuses on the Hubble Space Telescope (HST) as a complex, articulated target. The dataset is generated using advanced real-time and offline rendering technologies, integrating high-fidelity 3D models, dynamic lighting (including secondary sources like Earth reflection), and physically accurate material properties. The pipeline supports the creation of large-scale, richly annotated image sets with ground-truth 6-DoF pose and keypoint data, semantic segmentation, depth, and normal maps. This enables the training and benchmarking of deep learning-based pose estimation solutions under realistic, diverse, and challenging visual conditions. The paper details the dataset generation process, the simulation architecture, and the integration with deep learning frameworks, and positions DLVS3 as a significant step toward closing the domain gap for autonomous spacecraft operations in proximity and servicing missions.
• Abstract（参考訳）: Deep Learning Visual Space Simulation System (DLVS3)は、新しい合成データセット生成器と、衛星のポーズ推定ソリューションのトレーニングとテスト用に設計されたシミュレーションパイプラインを導入する。 DLVS3-HST-V1データセットは、ハッブル宇宙望遠鏡(HST)を複雑で明瞭なターゲットとするものである。 データセットは、高度なリアルタイムおよびオフラインレンダリング技術を使用して生成され、高忠実度3Dモデル、ダイナミックライティング(地球反射のような二次光源を含む)、物理的に正確な材料特性を統合する。 このパイプラインは、6-DoFのポーズとキーポイントデータ、セマンティックセグメンテーション、深さ、正規マップを備えた大規模でリッチな注釈付きイメージセットの作成をサポートする。 これにより、現実的で多様な、困難な視覚条件下でのディープラーニングベースのポーズ推定ソリューションのトレーニングとベンチマークが可能になる。 本論文は、データセット生成プロセス、シミュレーションアーキテクチャ、ディープラーニングフレームワークとの統合について詳述し、DLVS3を近距離およびサービスミッションにおける自律宇宙船運用の領域ギャップを埋めるための重要なステップとして位置づけている。

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