論文の概要: Dynamic Scene 3D Reconstruction of an Uncooperative Resident Space Object

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.07932v1
• Date: Tue, 09 Sep 2025 17:16:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-10 14:38:27.414305
• Title: Dynamic Scene 3D Reconstruction of an Uncooperative Resident Space Object
• Title（参考訳）: 非協調型空間物体の動的3次元再構成
• Authors: Bala Prenith Reddy Gopu, Timothy Jacob Huber, George M. Nehma, Patrick Quinn, Madhur Tiwari, Matt Ueckermann, David Hinckley, Christopher McKenna,
• Abstract要約: 本研究では,動的シーンに対する既存の最先端3次元再構成アルゴリズムの性能評価を行う。 Neuralangelo を用いた静的シーンの予備的な結果から, 良好な再現性が確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Characterization of uncooperative Resident Space Objects (RSO) play a crucial role in On-Orbit Servicing (OOS) and Active Debris Removal (ADR) missions to assess the geometry and motion properties. To address the challenges of reconstructing tumbling uncooperative targets, this study evaluates the performance of existing state-of-the-art 3D reconstruction algorithms for dynamic scenes, focusing on their ability to generate geometrically accurate models with high-fidelity. To support our evaluation, we developed a simulation environment using Isaac Sim to generate physics-accurate 2D image sequences of tumbling satellite under realistic orbital lighting conditions. Our preliminary results on static scenes using Neuralangelo demonstrate promising reconstruction quality. The generated 3D meshes closely match the original CAD models with minimal errors and artifacts when compared using Cloud Compare (CC). The reconstructed models were able to capture critical fine details for mission planning. This provides a baseline for our ongoing evaluation of dynamic scene reconstruction.
• Abstract（参考訳）: 非協力的な居住空間オブジェクト(RSO)の特性は、軌道上サービシング(OOS)とアクティブデブリ除去(ADR)のミッションにおいて重要な役割を担う。 本研究では,非協調的目標を再構築する上での課題に対処するため,動的シーンに対する既存の最先端3次元再構成アルゴリズムの性能評価を行い,高忠実度で幾何的精度のモデルを生成する能力に着目した。 そこで我々はIsaac Simを用いたシミュレーション環境を構築し,実際の軌道照明条件下でのタンブリング衛星の物理精度の高い2次元画像系列を生成する。 Neuralangelo を用いた静的シーンの予備実験の結果,再現性は有望であった。 生成された3Dメッシュは、Cloud Compare(CC)と比較した場合、元のCADモデルに最小限のエラーとアーティファクトで密接にマッチする。 再建されたモデルは、ミッション計画の重要な細部を捉えることができた。 このことは、動的シーン再構成の現在進行中の評価のベースラインとなる。

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