Post-flight Evaluation of Lidar-based Digital Terrain Models for OSIRIS-REx Navigation at Bennu
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Origins, Spectral Interpretation, Resource Identification, and Security–Regolith Explorer (OSIRIS-REx) spacecraft spent more than 2 yr characterizing near-Earth asteroid (101955) Bennu. The OSIRIS-REx Laser Altimeter (OLA) was responsible for producing the most accurate reconstruction of the asteroid’s surface—down to a global resolution of around 5 cm with a data precision of ±1.25 cm. However, the best-quality global OLA digital terrain model (DTM), version 21 (v21), was not available for navigation during proximity operations, nor was the utility of this model evaluated for processing images and altimeter data for navigation. The focus of this paper is the post-flight assessment of the final OLA v21 DTM, its performance for navigation-related analysis, and estimates of corrections needed for the DTM and measurement models. We created 15 cm resolution maplets for processing optical navigation (OpNav) data, and 5 cm resolution DTMs for processing altimeter data, to estimate a combined spacecraft trajectory over five phases of the mission. Our estimated corrections to the OLA instrument model produce altimeter data residuals with a precision of 7.12 cm (1 σ ; one standard deviation from the mean). The OpNav maplets produce image residuals at 0.2 px (1 σ ) and estimated landmark locations accurate to ±6 cm, outperforming DTM navigation-related performance requirements. Finally, our estimate of the global DTM scale is more precise and within 1.1 σ of previously reported values. We find that a slight discrepancy persists between the image and altimeter data, with image data suggesting that the DTM is too small by 0.049%, but nevertheless is exceptional for navigation.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».