論文の概要: Information-Based Trajectory Planning for Spacecraft-to-Spacecraft Tracking and Navigation in Cislunar Space
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.19012v1
- Date: Sat, 18 Jul 2026 22:15:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-05 14:48:16.086439
- Title: Information-Based Trajectory Planning for Spacecraft-to-Spacecraft Tracking and Navigation in Cislunar Space
- Title(参考訳): 宇宙航空機追尾・航法における情報に基づく軌道計画
- Abstract要約: 本稿では,情報収集と制御の両立を図るための軌道計画手法を提案する。
DRO(Distant Retrograde Orbit)で動作している光学オブザーバのナビゲーションおよび追跡誤差の約1桁の改善について報告する。
この研究は、現在および今後のシスルナーミッションのための情報最適低推力宇宙船軌道設計の可能性と価値を示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present a trajectory planning method that balances information collection and control effort to improve cislunar spacecraft-to-spacecraft absolute tracking. Expanding use of cislunar space requires alternative navigation and tracking procedures that minimize reliance on ground-based support. Among efforts to address this need, spacecraft-to-spacecraft tracking exploits nonlinear dynamical tracers encoded in a series of relative measurements to infer absolute states of both an observer and a target. The geometry between spacecraft operating under this mode can significantly influence tracking performance. This work considers this geometrical impact by designing observer trajectories that jointly balance control effort and an information-theoretic quantification of the expected spacecraft-to-spacecraft tracking performance. Our methods are designed for multiple low-thrust observation platforms of various sensing modalities and can incorporate multiple space object targets in planning. By leveraging information gain in the optimal control problem, we report almost an order of magnitude improvement in the expected navigation and tracking errors for an optical observer operating in a Distant Retrograde Orbit (DRO). This work demonstrates the feasibility and value of information-optimal low-thrust spacecraft trajectory design for current and upcoming cislunar missions.
- Abstract(参考訳): 本稿では,情報収集と制御の両立を図るための軌道計画手法を提案する。
シスルナー空間の拡張には、地上支援への依存を最小限に抑える代替のナビゲーションと追跡手順が必要である。
このニーズに対処するために、宇宙船と宇宙船の追跡は、観測者と目標の双方の絶対状態を推測するために、一連の相対的な測定で符号化された非線形動的トレーサを利用する。
このモードで運用される宇宙船間の幾何学は、追跡性能に大きな影響を及ぼす可能性がある。
本研究は、制御を共同で行う観測軌道を設計し、期待される宇宙船と宇宙船の追跡性能を情報理論で定量化することにより、この幾何学的影響を考察する。
本手法は、様々なセンシングモードの低推力観測プラットフォーム向けに設計されており、複数の宇宙物体のターゲットを計画に組み込むことができる。
最適制御問題における情報ゲインの活用により、DRO(Distant Retrograde Orbit)で動作している光学オブザーバに対して、期待されるナビゲーションおよび追跡誤差のほぼ一桁の改善を報告した。
この研究は、現在および今後のシスルナーミッションのための情報最適低推力宇宙船軌道設計の可能性と価値を示す。
関連論文リスト
- SpaceEra++: A Unified Framework Towards 3D Spatial Reasoning in Video [88.79625979053873]
事前学習型視覚言語モデル(VLM)のための新しいフレームワークSpaceEraを提案する。
データ構築、モデル設計、トレーニング最適化、推論の促進にまたがる、SpaceEra++と呼ばれる、オリジナルのフレームワークを包括的なシステムに拡張します。
さらに,空間的推論を強化するために,絶対座標と相対空間関係を協調的に利用することにより,対物制約を強制するSpaceAlignを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-02T06:56:29Z) - Motion Cues from Image-based Point Tracking for LiDAR Scene Flow Estimation [59.420015367586615]
我々は、LiDARシーンフロー推定における動的オブジェクト表現を改善するための追跡誘導フレームワークであるTrackCueを紹介する。
特に、TrackCueは、ポイントトラッキングを再利用して、LiDARポイントに固定された高密度の画像空間軌跡を得る。
TrackCueは動的ラベルの精度とF1スコアを大幅に向上し、自己監督型シーンフロー推定の性能向上につながることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-16T10:28:54Z) - dLITE: Differentiable Lighting-Informed Trajectory Evaluation for On-Orbit Inspection [2.7532313761753713]
$partial$LITEは、軌道上のインスペクション操作のためのエンドツーエンドの微分可能なシミュレーションパイプラインである。
我々は、最先端の微分可能レンダリングツールとカスタム軌道プロパゲータを活用し、軌道パラメータのエンドツーエンドの最適化を可能にする。
私たちの異なる検査計画パイプラインは、その種の最初のもので、宇宙船のミッション計画に対する現代の計算アプローチに関する新たな洞察を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-17T22:40:05Z) - Optimizing Earth-Moon Transfer and Cislunar Navigation: Integrating Low-Energy Trajectories, AI Techniques and GNSS-R Technologies [0.0]
月面着陸を含むシスルナー活動は、コスト効率の良い軌道設計とナビゲーションとリモートセンシングの信頼性の高い統合を必要とする。
従来の地球-月移動は厳格な打ち上げ窓と高い推進剤の要求に悩まされ、地球ベースのシステムは静止軌道を超える範囲をほとんど、あるいは全く提供しない。
このレビューでは、速度要件、飛行時間、燃料効率を評価し、乗組員とロボットの両方のミッションに適合するかどうかを識別することで、4つの主要な転送戦略を比較した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-05T04:41:43Z) - SpaceTrack-TimeSeries: Time Series Dataset towards Satellite Orbit Analysis [7.471495336112591]
本研究は、Starlink衛星からの操作行動の代表的なデータセットを収集し、キュレートする。
このデータセットは、TLE(Two-Line Element)カタログデータと対応する高精度なエフェメリスデータを統合することで、より現実的で多次元的な宇宙物体の挙動モデリングを可能にする。
これは、機動検出法の実践的な展開と、ますます混雑する軌道環境における衝突リスクの評価に関する貴重な洞察を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-16T01:57:50Z) - High Performance Space Debris Tracking in Complex Skylight Backgrounds with a Large-Scale Dataset [48.32788509877459]
高精度なデブリ追跡を実現するために,深層学習に基づく空間デブリ追跡ネットワーク(SDT-Net)を提案する。
SDT-Netはデブリの特徴を効果的に表現し、エンドツーエンドのモデル学習の効率性と安定性を高める。
データセットとコードはまもなくリリースされます。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-03T08:30:25Z) - Open-World Drone Active Tracking with Goal-Centered Rewards [62.21394499788672]
Drone Visual Active Trackingは、視覚的な観察に基づいてモーションシステムを制御することで、対象物を自律的に追跡することを目的としている。
DATは,世界初となるエア・ツー・グラウンド・トラッキング・ベンチマークである。
また,複雑なシナリオにおけるドローン追跡目標の性能向上を目的としたGC-VATを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-01T09:37:46Z) - Angle Robustness Unmanned Aerial Vehicle Navigation in GNSS-Denied
Scenarios [66.05091704671503]
本稿では、ポイントツーポイントナビゲーションタスクにおける飛行偏差に対処する新しい角度ナビゲーションパラダイムを提案する。
また、Adaptive Feature Enhance Module、Cross-knowledge Attention-guided Module、Robust Task-oriented Head Moduleを含むモデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-04T08:41:20Z) - On the Generation of a Synthetic Event-Based Vision Dataset for
Navigation and Landing [69.34740063574921]
本稿では,最適な着陸軌道からイベントベースの視覚データセットを生成する手法を提案する。
我々は,惑星と小惑星の自然シーン生成ユーティリティを用いて,月面のフォトリアリスティックな画像のシーケンスを構築した。
パイプラインは500トラジェクトリのデータセットを構築することで,表面特徴の現実的なイベントベース表現を生成することができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-01T09:14:20Z) - Space Non-cooperative Object Active Tracking with Deep Reinforcement
Learning [1.212848031108815]
DRLAVTと命名されたDQNアルゴリズムに基づくエンドツーエンドのアクティブなトラッキング手法を提案する。
追尾宇宙船のアプローチを、色やRGBD画像にのみ依存した任意の空間の非協力目標に導くことができる。
位置ベースのビジュアルサーボベースラインアルゴリズムでは、最先端の2DモノクロトラッカーであるSiamRPNをはるかに上回っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-18T06:12:24Z) - DikpolaSat Mission: Improvement of Space Flight Performance and Optimal
Control Using Trained Deep Neural Network -- Trajectory Controller for Space
Objects Collision Avoidance [0.0]
本稿では,宇宙船を所望の経路に追従させることにより,制御器の実証を行う方法について述べる。
障害回避アルゴリズムは、ニューラルネットワークからの入力を使用して自然に応答する制御機能に組み込まれる。
飛行制御と燃料消費を最適化するための複数のアルゴリズムは、軌道の飛行力学の知識を用いて実装することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-30T23:35:13Z)
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。