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Enregistrement W2061934503 · doi:10.1117/12.665354

Real-time 3D vision solution for on-orbit autonomous rendezvous and docking

2006· article· en· W2061934503 sur OpenAlexaffabout
Stéphane Ruel, Chad English, M. Anctil, John A. Daly, C. Smith, Shiming Zhu

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpace Satellite Systems and Control
Établissements canadiensNeptec Design Group (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRendezvousComputer sciencePoseComputer visionTracking systemArtificial intelligenceMachine visionRangingReal-time computingKalman filterAerospace engineeringSpacecraft

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neptec has developed a vision system for the capture of non-cooperative objects on orbit. This system uses an active TriDAR sensor and a model based tracking algorithm to provide 6 degree of freedom pose information in real-time from mid range to docking. This system was selected for the Hubble Robotic Vehicle De-orbit Module (HRVDM) mission and for a Detailed Test Objective (DTO) mission to fly on the Space Shuttle. TriDAR (triangulation + LIDAR) technology makes use of a novel approach to 3D sensing by combining triangulation and Time-of-Flight (ToF) active ranging techniques in the same optical path. This approach exploits the complementary nature of these sensing technologies. Real-time tracking of target objects is accomplished using 3D model based tracking algorithms developed at Neptec in partnership with the Canadian Space Agency (CSA). The system provides 6 degrees of freedom pose estimation and incorporates search capabilities to initiate and recover tracking. Pose estimation is performed using an innovative approach that is faster than traditional techniques. This performance allows the algorithms to operate in real-time on the TriDAR's flight certified embedded processor. This paper presents results from simulation and lab testing demonstrating that the system's performance meets the requirements of a complete tracking system for on-orbit autonomous rendezvous and docking.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,896
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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