MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2802738918 · doi:10.1117/12.2305238

Optical design of space cameras for automated rendezvous and docking systems

2018· article· en· W2802738918 sur OpenAlexaff
Xiang Zhu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpace Satellite Systems and Control
Établissements canadiensNeptec Design Group (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésField of viewLens (geology)OpticsComputer scienceRendezvousNight visionStray lightComputer visionComputer graphics (images)Artificial intelligenceSpacecraftPhysicsAerospace engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Visible cameras are essential components of a space automated rendezvous and docking (AR and D) system, which is utilized in many space missions including crewed or robotic spaceship docking, on-orbit satellite servicing, autonomous landing and hazard avoidance. Cameras are ubiquitous devices in modern time with countless lens designs that focus on high resolution and color rendition. In comparison, space AR and D cameras, while are not required to have extreme high resolution and color rendition, impose some unique requirements on lenses. Fixed lenses with no moving parts and separated lenses for narrow and wide field-of-view (FOV) are normally used in order to meet high reliability requirement. Cemented lens elements are usually avoided due to wide temperature swing and outgassing requirement in space environment. The lenses should be designed with exceptional straylight performance and minimum lens flare given intense sun light and lacking of atmosphere scattering in space. Furthermore radiation resistant glasses should be considered to prevent glass darkening from space radiation. Neptec has designed and built a narrow FOV (NFOV) lens and a wide FOV (WFOV) lens for an AR and D visible camera system. The lenses are designed by using ZEMAX program; the straylight performance and the lens baffles are simulated by using TracePro program. This paper discusses general requirements for space AR and D camera lenses and the specific measures for lenses to meet the space environmental requirements.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,934
Score d'incertitude au seuil0,341

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,212 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetSpace Satellite Systems and ControlTravaux en français237 207