論文の概要: Adaptive Relative Pose Estimation Framework with Dual Noise Tuning for Safe Approaching Maneuvers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.16214v2
• Date: Thu, 24 Jul 2025 04:02:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-25 13:02:36.855955
• Title: Adaptive Relative Pose Estimation Framework with Dual Noise Tuning for Safe Approaching Maneuvers
• Title（参考訳）: デュアルノイズチューニングによる安全接近型マニピュレータのための適応的相対ポーズ推定フレームワーク
• Authors: Batu Candan, Simone Servadio,
• Abstract要約: 本研究は、適応非線形フィルタリングによる高度なコンピュータビジョン技術を統合する完全なパイプラインを提案する。 画像前処理によって強化された畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、チェッカー画像から構造マーカーを検出する。 UKFフレームワークは、非線形相対力学を処理し、完全な相対的ポーズを推定する能力のために選択される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate and robust relative pose estimation is crucial for enabling challenging Active Debris Removal (ADR) missions targeting tumbling derelict satellites such as ESA's ENVISAT. This work presents a complete pipeline integrating advanced computer vision techniques with adaptive nonlinear filtering to address this challenge. A Convolutional Neural Network (CNN), enhanced with image preprocessing, detects structural markers (corners) from chaser imagery, whose 2D coordinates are converted to 3D measurements using camera modeling. These measurements are fused within an Unscented Kalman Filter (UKF) framework, selected for its ability to handle nonlinear relative dynamics, to estimate the full relative pose. Key contributions include the integrated system architecture and a dual adaptive strategy within the UKF: dynamic tuning of the measurement noise covariance compensates for varying CNN measurement uncertainty, while adaptive tuning of the process noise covariance, utilizing measurement residual analysis, accounts for unmodeled dynamics or maneuvers online. This dual adaptation enhances robustness against both measurement imperfections and dynamic model uncertainties. The performance of the proposed adaptive integrated system is evaluated through high-fidelity simulations using a realistic ENVISAT model, comparing estimates against ground truth under various conditions, including measurement outages. This comprehensive approach offers an enhanced solution for robust onboard relative navigation, significantly advancing the capabilities required for safe proximity operations during ADR missions.
• Abstract（参考訳）: 正確な相対ポーズ推定は、ESAのENVISATのような遅延衛星を標的としたアクティブデブリ除去(ADR)ミッションの実現に不可欠である。 この課題に対処するために、適応非線形フィルタを用いた高度なコンピュータビジョン技術を統合する完全なパイプラインを提案する。 画像前処理によって強化された畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、カメラモデリングを用いて2次元座標を3次元計測に変換するチェッカー画像から構造マーカー(コーナ)を検出する。 これらの測定は、非線形相対論を扱えるように選択されたアンセント・カルマンフィルタ(UKF)フレームワーク内で融合され、完全な相対的ポーズを推定する。 測定ノイズ共分散の動的チューニングは、様々なCNN測定の不確かさを補償する一方で、プロセスノイズ共分散の適応チューニングは、測定残差分析を利用して、未モデル化のダイナミクスやオンラインでの操作を考慮します。 この二重適応は、測定の不完全性と動的モデルの不確実性の両方に対して堅牢性を高める。 適応型統合システムの性能は,実測的なENVISATモデルを用いて高忠実度シミュレーションにより評価され,測定停止を含む様々な条件下での地中真実に対する推定結果と比較される。 この包括的なアプローチは、相対航法に堅牢なソリューションを提供し、ADRミッション中に安全な近接運用に必要な能力を著しく向上させる。

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