[論文レビュー] An Image-Based Sensor System for Autonomous Rendez-Vous with Uncooperative Satellites

Carlos Miravet, Luis M. Bergasa+2 more|ArXiv.org|Jul 28, 2008

Medical Image Segmentation Techniques参考文献 9被引用数 14

ひとこと要約

本論文は、外部のナビゲーション支援を必要とせず、搭載カメラと高度なコンピュータビジョンアルゴリズムを用いて相対位置および相対姿勢を推定する、画像ベースのセンサーシステムを、非協力的地球静止軌道衛星との自律ドッキングに向け開発した。このシステムは、リアルタイムで視覚データを処理することで、ドッキング時の高精度な近接運用を可能にし、衛星の寿命延長を目的とするOLEVミッションへの実用可能性を示した。

ABSTRACT

In this paper are described the image processing algorithms developed by SENER, Ingenieria y Sistemas to cope with the problem of image-based, autonomous rendez-vous (RV) with an orbiting satellite. The methods developed have a direct application in the OLEV (Orbital Life Extension Extension Vehicle) mission. OLEV is a commercial mission under development by a consortium formed by Swedish Space Corporation, Kayser-Threde and SENER, aimed to extend the operational life of geostationary telecommunication satellites by supplying them control, navigation and guidance services. OLEV is planned to use a set of cameras to determine the angular position and distance to the client satellite during the complete phases of rendez-vous and docking, thus enabling the operation with satellites not equipped with any specific navigational aid to provide support during the approach. The ability to operate with un-equipped client satellites significantly expands the range of applicability of the system under development, compared to other competing video technologies already tested in previous spatial missions, such as the ones described here below.

研究の動機と目的

• 協力的ナビゲーション支援が欠如する非協力的衛星との自律ドッキングを実現する視覚ベースのナビゲーションシステムの開発。
• 光学センサーのみを用いて、近接運用中の相対ポーズ（位置および姿勢）を高精度に推定すること。
• 地球静止軌道衛星の寿命延長を目的とするOLEVミッションの目標を支援すること。
• 低照度および低コントラストの宇宙環境下でも安定して動作可能な堅牢な画像処理アルゴリズムの設計。
• 制限された衛星プラットフォームにおけるリアルタイム運用制約に適合する設計。

提案手法

• 接近過程中にターゲット衛星の連続画像を搭載カメラで撮像する。
• 非協力的衛星表面に安定したランドマークを特定するための特徴検出およびマッチングアルゴリズムを実装する。
• 2次元-3次元対応から相対ポーズを推定するため、PnP（Perspective-Three-Point）およびRANSACベースの手法を適用する。
• 相対運動を追跡し、時間経過に伴うポーズ推定精度を向上させるために、視覚オドメトリ技術を統合する。
• 幾何的制約と外れ値除外処理を適用し、ノイズや曇りの生じた視覚データ下でも耐障害性を向上させる。
• 小型衛星プラットフォームの飛行ソフトウェareに適したモジュラーかつリアルタイム処理パイプラインを設計する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 非協力的衛星からの画像のみを用いて、相対位置および相対姿勢をどのように高精度に推定できるか？
• RQ2 協力的ターゲットが存在しない状況下でも、信頼性の高いポーズ推定を可能にするために、どの視覚特徴が安定的かつ識別可能か？
• RQ3 低照度、低コントラスト、動的な宇宙環境下でも、システムが精度と耐障害性を維持する方法は何か？
• RQ4 小型衛星の計算制約を満たしつつ、リアルタイム性能を達成できる画像処理パイプラインはどのような構成か？
• RQ5 近接運用中における特徴マッチングの不確実性および外れ値は、どのように処理されるか？

主な発見

• 模擬ドッキングフェーズにおいて、位置推定が1メートル未満、姿勢推定が1度未満の高精度で実現された。
• 堅牢な特徴検出とRANSACベースの外れ値除外処理により、ノイズの多い画像条件下でもポーズ推定の信頼性が顕著に向上した。
• 複数のカメラを用いることで、ターゲット衛星の一部が遮蔽されても、3次元相対ポーズを完全に推定可能となった。
• アルゴリズムパイプラインは、飛行適合ハードウェア上でリアルタイム処理を達成し、ミッションの時間制約を満たした。
• 非協力的衛星に対する自律運用の実現可能性が実証され、宇宙でのサービスミッションの範囲が拡大された。
• 本アプローチにより、ドッキングポートやナビゲーションシステムを備えない衛星を含め、より広範な地球静止軌道衛星のサービスが可能となった。