深宇宙自律視覚ベースナビゲーションアルゴリズム

Core Concepts

深宇宙探査プローブの自律航法を実現するために、画像処理パイプラインと拡張カルマンフィルタを組み合わせた視覚ベースナビゲーションアルゴリズムを開発した。光時間効果と光屈折効果を考慮した新しい測定モデルを提案し、最適な惑星ペアの選択手法を採用することで、航法精度の向上を図った。

Abstract

本研究では、深宇宙探査プローブの自律航法を実現するためのアルゴリズムを開発した。主な内容は以下の通りである:

画像処理パイプライン

プローブの姿勢を決定する。星パターンの認識にはピラミッドアルゴリズムを使用し、RANSAC手法で外れ値を除去する。
星の光屈折効果を補正し、姿勢を再計算する。
惑星の位置を特定し、その位置の共分散を計算する。

拡張カルマンフィルタ

動力学モデルには、プローブの位置・速度、残留加速度、太陽放射圧の確率過程を含む。
新しい測定モデルを提案し、光時間効果と光屈折効果を線形近似で組み込む。これにより、測定誤差と過程誤差の相関を防ぐ。
最適な惑星ペアの選択手法を採用し、状態推定精度を向上させる。

シミュレーション結果

地球-火星間の高精度バリスティック軌道で、提案手法の適用性を検証した。画像処理パイプラインと拡張カルマンフィルタの統合により、深宇宙航法の自律性と精度が向上することが示された。

Stats

地球-火星間の高精度バリスティック軌道において、提案手法の状態推定誤差は以下の通りである:

位置誤差: 約10 km
速度誤差: 約1 cm/s

Quotes

"深宇宙探査の新時代が急速に到来する中で、効率的かつ持続可能な航法手法の採用が極めて重要になっている。"
"従来の地上局による無線航法は限られた資源に依存しており、今後の全ての深宇宙探査機に適用できるわけではない。自律航法機能の向上が喫緊の課題となっている。"

Key Insights Distilled From

An Autonomous Vision-Based Algorithm for Interplanetary Navigation

by Eleonora And... at arxiv.org 04-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2309.09590.pdf

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