論文の概要: Spacecraft Fiducial Marker for Autonomous Rendezvous, Proximity Operations, and Docking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.27566v1
- Date: Thu, 25 Jun 2026 21:52:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-29 18:24:25.317617
- Title: Spacecraft Fiducial Marker for Autonomous Rendezvous, Proximity Operations, and Docking
- Title(参考訳): 自律ランデブー, 近接操作, ドッキングのための宇宙用フィデューシャルマーカー
- Abstract要約: フィデューシャルマーカーは、自律的なランデブー、近接操作、宇宙ロボットのドッキングを支援する。
本稿では,自律型軌道上ロボット操作のためのフィデューシャルマーカーであるAstraTagについて述べる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.9267924369054152
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Robotic operations in space are challenging due to the harsh environment and the high cost of failure. Fiducial markers provide visual references that aid autonomous rendezvous, proximity operations, and docking for space robots. However, existing fiducial markers are mostly single-scale and largely designed for terrestrial robotics. Such markers leave the camera's field of view at close range, precisely during the proximity and docking phases where reliable tracking is most critical. This paper presents AstraTag, a fiducial marker designed for autonomous on-orbit robotic operations. The marker template is based on a square Spidron pattern whose recursive, self-similar structure enables detection across multiple spatial scales. Marker identification uses a 48-bit signature derived from triangular sub-regions of the template and encoded with a Generalised Reed-Solomon (GRS) code. The detection pipeline performs contour-based quadrilateral localisation, perspective normalisation, and signature matching against a pre-computed dictionary. To handle markers affixed to curved spacecraft surfaces, it incorporates a Thin-Plate Spline (TPS) re-warp fallback that exploits the marker's internal rectangular borders as additional geometric correspondences. We benchmark AstraTag against three-layer Fractal ArUco and AprilTag on spacecraft mockups with flat and curved surfaces. On curved surfaces, AstraTag achieves a higher detection rate than both baselines, offering a robust recursive-marker option for space robotics.
- Abstract(参考訳): 宇宙でのロボット操作は厳しい環境と高い失敗コストのために困難である。
フィデューシャルマーカーは、自律的なランデブー、近接操作、宇宙ロボットのドッキングを支援する視覚的参照を提供する。
しかし、既存のフィデューシャルマーカーは、主に単一スケールで、地上ロボティクス向けに設計されている。
このようなマーカーは、カメラの視野を近距離で、信頼性の高いトラッキングが最重要となる近接とドッキングの段階で正確に残す。
本稿では,自律型軌道上ロボット操作のためのフィデューシャルマーカーであるAstraTagについて述べる。
マーカーテンプレートは、再帰的で自己相似な構造を持つ正方形のSpedronパターンに基づいており、複数の空間スケールにわたって検出することができる。
マーカー識別はテンプレートの三角形部分領域から派生した48ビットのシグネチャを使用し、一般化リードソロモン符号(GRS)で符号化される。
検出パイプラインは、予め計算された辞書に対して、輪郭ベースの四方向のローカライゼーション、視点正規化、シグネチャマッチングを実行する。
曲面の宇宙船表面に付着したマーカーを扱うため、TPS(Thin-Plate Spline)の再ワープフォールバックが組み込まれており、マーカーの内部矩形境界を追加の幾何学的対応として利用している。
AstraTagを3層式フラクタルArUcoと4月Tagに対して、平らで曲面の宇宙船モックアップでベンチマークした。
曲面上では、AstraTagは両方のベースラインよりも高い検出率を達成し、宇宙ロボティクスにとって堅牢な再帰マーカーオプションを提供する。
関連論文リスト
- Recursive ArUco Markers: A Scalable Fiducial Marker Design for Unmanned Aerial Vehicle Landing Pads [0.0]
無人航空機は、自律航法と精密着陸のための視覚的フィデューシャルマーカーをますます頼りにしている。
標準的なマーカーは操作範囲が限られており、カメラが近すぎるか近すぎると検出不能になる。
本稿では、任意の深さで任意の標準フィジュアルマーカーを変換する新しい再帰的ArUcoマーカーの設計を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-15T13:42:04Z) - RoboTracer: Mastering Spatial Trace with Reasoning in Vision-Language Models for Robotics [53.053660003572965]
本稿では,3次元空間参照と計測の両方を初めて実現した3D対応VLMであるRoboTracerを提案する。
RoboTracerは、強化微調整により、多段階のメートル法推論を進める。
本稿では,空間的トレーシングを評価する上で困難なベンチマークであるTraceSpatial-Benchを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-15T18:52:43Z) - Homography Guided Temporal Fusion for Road Line and Marking Segmentation [73.47092021519245]
道路線やマーキングは、移動車両、影、グレアの存在下でしばしば閉鎖される。
本稿では,映像フレームを補足的に利用するHomography Guided Fusion (HomoFusion) モジュールを提案する。
カメラ固有のデータと地上平面の仮定をクロスフレーム対応に利用することにより,高速・高精度性能が向上した軽量ネットワークの実現が期待できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-11T10:26:40Z) - Unsupervised 3D Keypoint Discovery with Multi-View Geometry [104.76006413355485]
本研究では,多視点画像から人体上の3Dキーポイントを,監督やラベルなしで発見するアルゴリズムを提案する。
我々の手法は、他の最先端の教師なしアプローチと比較して、より解釈可能で正確な3Dキーポイントを発見する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-23T10:25:12Z) - Fiducial Tag Localization on a 3D LiDAR Prior Map [0.6554326244334868]
既存のLiDARフィデューシャルタグローカライズ法は3次元LiDARマップには適用されない。
我々は, 3次元LiDAR事前マップ上で, 画像タグを直接ローカライズする新しい手法を開発した。
我々は,3次元LiDARマップ上のタグのローカライズに適用可能な手法として,定性的かつ定量的な実験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-02T14:07:25Z) - MAPLE: Masked Pseudo-Labeling autoEncoder for Semi-supervised Point
Cloud Action Recognition [160.49403075559158]
本稿では,Pseudo-Labeling autoEncoder (textbfMAPLE) フレームワークを提案する。
特に、MAPLEのバックボーンとして、新規で効率的なtextbfDecoupled textbfspatial-textbftemporal TranstextbfFormer(textbfDestFormer)を設計する。
MAPLEは3つの公開ベンチマークにおいて優れた結果を得て、MSR-Action3の精度を8.08%向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-01T12:32:40Z) - DeepFormableTag: End-to-end Generation and Recognition of Deformable
Fiducial Markers [27.135078472097895]
既存の検出方法は、マーカーが理想的に平面面に印刷されていると仮定する。
フィデューシャルマーカー生成器は、大規模な情報を符号化する自由形式のカラーパターンのセットを作成する。
微分可能画像シミュレータは、変形マーカーを用いたフォトリアリスティックシーン画像のトレーニングデータセットを作成する。
訓練されたマーカー検出器は興味のある領域を探し、同時に複数のマーカーパターンを認識する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-16T09:29:26Z) - 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) - DeepTag: A General Framework for Fiducial Marker Design and Detection [1.2180122937388957]
フィデューシャルマーカーの設計と検出のための一般的なディープラーニングベースのフレームワークであるDeepTagを提案する。
DeepTagは、さまざまなマーカーファミリの検出をサポートし、カスタマイズされたローカルパターンで新しいマーカーファミリを設計できるようにする。
実験によると、DeepTagはさまざまなマーカーファミリをうまくサポートしており、検出の堅牢性と精度の両方の観点から既存の手法よりも大幅に優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-28T10:54:59Z) - Supervision by Registration and Triangulation for Landmark Detection [70.13440728689231]
本稿では,マルチビュー映像を用いた教師なし手法である登録・三角測量(srt)による監視を行い,ランドマーク検出器の精度と精度を向上させる。
ラベルのないデータを活用することで、検出者は大量のラベルのないデータから自由に学べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-25T02:48:21Z) - Deep Soft Procrustes for Markerless Volumetric Sensor Alignment [81.13055566952221]
本研究では、より堅牢なマルチセンサ空間アライメントを実現するために、マーカーレスデータ駆動対応推定を改善する。
我々は、幾何学的制約を終末的に典型的なセグメンテーションベースモデルに組み込み、対象のポーズ推定タスクと中間密な分類タスクをブリッジする。
実験により,マーカーベースの手法で同様の結果が得られ,マーカーレス手法よりも優れ,またキャリブレーション構造のポーズ変動にも頑健であることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-23T10:51:32Z)
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。