要約
慣性フレーム内のローバーの姿勢を自律的に決定する能力は、他の惑星での次世代の地表ローバーミッションに必要な極めて重要な能力である。現在進行中のほとんどの探査機ミッションでは、姿勢推定のドリフトを手動で修正するために、Ground-in-the-Loop介入を利用しており、このような人間による監視は、探査機が自律的に動作し、科学的測定を実施できる距離のボトルネックとなっている。本論文では、シャドウナビ（ShadowNav）を紹介する。シャドウナビは、暗闇や夜間の走行に重点を置いた、月面の全地球測位のための自律的なアプローチである。我々のアプローチは月のクレーターの先端をランドマークとして使用し、検出されたクレーターをオフボードマップ上の既知のクレーターと関連付けるためにパーティクルフィルタリングアプローチを使用する。シャドウナビフレームワークを、ステレオカメラと外部照明光源を備えた月探査車コンセプトで使用するために開発する際の、重要な設計上の決定について述べる。最後に、月シミュレーション環境とアリゾナ州シンダーレイクでの実地試験で収集したデータの両方で、提案したアプローチの有効性を実証する。
要約(オリジナル)
The ability to determine the pose of a rover in an inertial frame autonomously is a crucial capability necessary for the next generation of surface rover missions on other planetary bodies. Currently, most on-going rover missions utilize ground-in-the-loop interventions to manually correct for drift in the pose estimate and this human supervision bottlenecks the distance over which rovers can operate autonomously and carry out scientific measurements. In this paper, we present ShadowNav, an autonomous approach for global localization on the Moon with an emphasis on driving in darkness and at nighttime. Our approach uses the leading edge of Lunar craters as landmarks and a particle filtering approach is used to associate detected craters with known ones on an offboard map. We discuss the key design decisions in developing the ShadowNav framework for use with a Lunar rover concept equipped with a stereo camera and an external illumination source. Finally, we demonstrate the efficacy of our proposed approach in both a Lunar simulation environment and on data collected during a field test at Cinder Lakes, Arizona.
arxiv情報
| 著者 | Deegan Atha,R. Michael Swan,Abhishek Cauligi,Anne Bettens,Edwin Goh,Dima Kogan,Larry Matthies,Masahiro Ono |
| 発行日 | 2024-05-06 16:24:08+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |