SPIN: Spacecraft Imagery for Navigation

要約

宇宙運用のコストと複雑さのため、宇宙運用条件で取得されるデータは不足しています。
これは、自律宇宙船ナビゲーションに採用されている学習ベースの視覚ベースのナビゲーション アルゴリズムに課題をもたらします。
既存のデータセットは、コンピューターでシミュレートされたデータに大きく依存しており、このギャップを部分的に埋めています。
ただし、使用する画像生成ツールは独自のものであるため、メソッドの評価は目に見えないシナリオに限定されます。
さらに、これらのデータセットは、主にカメラに対する宇宙船の平行移動と回転に焦点を当てた、限定的なグラウンドトゥルース データを提供します。
これらの制限に対処するために、2 つの宇宙船間の相対航法のためのオープンソースの現実的な宇宙船画像生成ツールである SPIN (SPacecraft Imagery for Navigation) を紹介します。
SPIN はさまざまなグラウンドトゥルース データを提供し、研究者が衛星のカスタム 3D モデルを使用し、特定のカメラ相対姿勢を定義し、カメラ パラメーターや環境照明条件などのさまざまな設定を調整できるようにします。
宇宙船の姿勢推定のタスクでは、SPIN で生成されたデータセットを使用したトレーニングの結果を既存の合成データセットと比較します。
一般的なテストベッド データ (現実的な空間条件をシミュレートしたデータ) では、平均 %50 の誤差削減が示されています。
SPIN ツール (およびソース コード) と合成データセットの拡張バージョンは両方とも、書類の受理後に GitHub https://github.com/vpulab/SPIN で公開されます。

要約(オリジナル)

Data acquired in space operational conditions is scarce due to the costs and complexity of space operations. This poses a challenge to learning-based visual-based navigation algorithms employed in autonomous spacecraft navigation. Existing datasets, which largely depend on computer-simulated data, have partially filled this gap. However, the image generation tools they use are proprietary, which limits the evaluation of methods to unseen scenarios. Furthermore, these datasets provide limited ground-truth data, primarily focusing on the spacecraft’s translation and rotation relative to the camera. To address these limitations, we present SPIN (SPacecraft Imagery for Navigation), an open-source realistic spacecraft image generation tool for relative navigation between two spacecrafts. SPIN provides a wide variety of ground-truth data and allows researchers to employ custom 3D models of satellites, define specific camera-relative poses, and adjust various settings such as camera parameters and environmental illumination conditions. For the task of spacecraft pose estimation, we compare the results of training with a SPIN-generated dataset against existing synthetic datasets. We show a %50 average error reduction in common testbed data (that simulates realistic space conditions). Both the SPIN tool (and source code) and our enhanced version of the synthetic datasets will be publicly released upon paper acceptance on GitHub https://github.com/vpulab/SPIN.

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