STS-128 on-orbit demonstration of the TriDAR targetless rendezvous and docking sensor
Notice bibliographique
Résumé
Neptec has developed a vision system for autonomous rendezvous and docking in space that does not require the use of cooperative markers, such as retroreflectors, on the target spacecraft. The system uses an active TriDAR 3D sensor along with embedded model based tracking algorithms to provide, out of the box, 6 degree of freedom (6DOF) relative pose information in real-time. The TriDAR (triangulation + LIDAR) sensing technology combines active triangulation and Time-of-Flight (TOF) ranging techniques within a single optical path. This design takes advantage of the complementary nature of these two technologies to provide optimal 3 dimensional data from several kilometers all the way to docking. A thermal imager is also included to provide bearing information at long range. In partnership with the Canadian Space Agency (CSA) and NASA, Neptec has space qualified the TriDAR vision system and integrated it onboard the Space Shuttle Discovery to fly as a Detailed Test Objective (DTO) on the STS-128 mission. The objective of the TriDAR DTO mission was to demonstrate the system's ability to perform acquisition and tracking of a known target in space autonomously and provide real-time relative navigation cues. Autonomous operations involve automatic acquisition of the ISS, real-time tracking as well as detection and recovery from system malfunctions and/or loss of tracking. This paper presents an overview of the TriDAR system as well as results from on-orbit testing of the TriDAR during the STS-128 Space Shuttle mission.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».