Real-time 3D vision solution for on-orbit autonomous rendezvous and docking
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».