[論文レビュー] Scientific image rendering for space scenes with the SurRender software

Roland Brochard, J. Lebreton+6 more|arXiv (Cornell University)|Oct 2, 2018

Planetary Science and Exploration被引用数 21

ひとこと要約

本論文では、惑星フライバイや表面作業を高精細にレンダリングできる、物理的に正確なレイトレーシングベースの画像シミュレーションソフトウェア「SurRender」を提案する。本ソフトウェアは、皆既日食や二次照明といった複雑な照明効果をサポートし、実際のセンサーモデルと手続き的テクスチャリングを用いて太陽系規模のシーンを最適化しており、900kmの月フライバイのシミュレーションを通じて検証されている。

ABSTRACT

Spacecraft autonomy can be enhanced by vision-based navigation (VBN) techniques. Applications range from manoeuvers around Solar System objects and landing on planetary surfaces, to in-orbit servicing or space debris removal. The development and validation of VBN algorithms relies on the availability of physically accurate relevant images. Yet archival data from past missions can rarely serve this purpose and acquiring new data is often costly. The SurRender software is an image simulator that addresses the challenges of realistic image rendering, with high representativeness for space scenes. Images are rendered by raytracing, which implements the physical principles of geometrical light propagation, in physical units. A macroscopic instrument model and scene objects reflectance functions are used. SurRender is specially optimized for space scenes, with huge distances between objects and scenes up to Solar System size. Raytracing conveniently tackles some important effects for VBN algorithms: image quality, eclipses, secondary illumination, subpixel limb imaging, etc. A simulation is easily setup (in MATLAB, Python, and more) by specifying the position of the bodies (camera, Sun, planets, satellites) over time, 3D shapes and material surface properties. SurRender comes with its own modelling tool enabling to go beyond existing models for shapes, materials and sensors (projection, temporal sampling, electronics, etc.). It is natively designed to simulate different kinds of sensors (visible, LIDAR, etc.). Tools are available for manipulating huge datasets to store albedo maps and digital elevation models, or for procedural (fractal) texturing that generates high-quality images for a large range of observing distances (from millions of km to touchdown). We illustrate SurRender performances with a selection of case studies, placing particular emphasis on a 900-km Moon flyby simulation.

研究の動機と目的

• 宇宙ミッションにおける視覚ベースナビゲーション（VBN）アルゴリズムの検証に用いる、物理的に正確で代表的な画像の不足を解消すること。
• アーカイブされたミッションデータの限界を克服し、新しい宇宙画像を取得する高コストを回避すること。
• 高動的範囲と正確なセンサーモデリングを備えた、スケーラブルで物理ベースのレンダリングツールの開発。
• 深宇宙環境におけるエクリプス、リムイメージング、二次照明といった複雑な光学効果を、リアルなシミュレーションで再現できること。
• 可視、LIDARを含む多様なセンサータイプをサポートし、手続き的テクスチャリングおよび大規模データ処理（例：アルベドマップ、デジタルエレベーションモデル）のためのツールを提供すること。

提案手法

• SurRenderは、物理的単位と巨視的機器モデルを用いて、幾何的空間における物理的光の伝播をレイトレーシングでシミュレートする。
• 詳細な表面反射関数と3次元オブジェクト形状を組み合わせることで、照明状態の変化に応じたリアルな材料挙動をモデル化する。
• 天体、カメラ、光源の時間変動設定をサポートし、動的シーンシミュレーションを可能にする。
• 可視センサーやLIDARを含む多様なセンサーをネイティブにモデル化し、投影、時間サンプリング、電子的応答といった設定可能なパラメータを備える。
• アルベドマップやデジタルエレベーションモデルを含む大規模データセットの処理ツールを統合し、高解像度の表面詳細を実現する手続き的（フラクタル）テクスチャリングもサポートする。
• MATLAB、Python、その他の環境での拡張性を考慮した設計となっており、柔軟なシミュレーション設定とVBNアルゴリズムパイプラインへの統合を可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 視覚ベースナビゲーションアルゴリズムの開発に使用するため、物理的に正確で高精細な空間シーンの画像をどのように生成できるか？
• RQ2 エクリプス、二次照明、サブピクセルリムイメージングといった、深宇宙環境における主要な光学効果は何か？これらはVBN検証のため正確にシミュレートされる必要がある。
• RQ3 レイトレーシングベースのアプローチは、リアルな材料およびセンサーモデルを備えた太陽系規模のシーンをどの程度効果的に処理できるか？
• RQ4 900kmの距離での惑星天体の接近フライバイのような複雑なシナリオをSurRenderはどの程度効果的にシミュレートできるか？
• RQ5 SurRenderにおける手続き的テクスチャリングと大規模データ処理は、広範な観測距離にわたる高品質な画像を生成できるか？

主な発見

• SurRenderは、正確な照明と幾何的効果を再現する900kmの月フライバイを高写真的リアリズムでシミュレートに成功した。
• エクリプス、二次照明、サブピクセルリムイメージングといった複雑な光学現象を正確にモデル化でき、これらはVBNアルゴリズムのテストに不可欠である。
• レイトレーシングにより、数百万kmから表面着陸までの距離にわたり、画像品質、センサ応答、空間分解能の物理的整合性が保証されたレンダリングが可能である。
• 手続き的テクスチャリングの統合により、事前データが不要な高解像度でリアルな表面テクスチャの生成が可能になった。
• SurRenderは、可視センサーやLIDARを含む多様なセンサータイプをサポートし、投影、サンプリング、電子的応答といった設定可能なパラメータを備えており、さまざまなミッションシナリオに最適化されたシミュレーションが可能である。
• ソフトウェアのモジュラー設計により、MATLABおよびPythonでの設定と拡張が容易であり、VBNアルゴリズム開発パイプラインへの統合を促進する。