Multi-Agent 3D Map Reconstruction and Change Detection in Microgravity with Free-Flying Robots

要約

国際宇宙ステーション (ISS) にある NASA の Astrobee ロボットなど、将来の有人前哨基地を自律的に世話する支援型フリー フライヤー ロボットは、日々の内部の変化を検出して在庫を追跡し、故障を検出および診断できなければなりません。
前哨基地の状況を監視します。
この研究では、宇宙前哨基地のロボットによるメンテナンスを可能にする、マルチエージェントの協力的なマッピングと変更検出のフレームワークを紹介します。
1 つのエージェントを使用して、一連の画像と対応する深度情報から環境の 3D モデルを再構築します。
別のエージェントを使用して、3D モデルに対する不整合がないか環境を定期的にスキャンします。
変化の検出は、地上試験環境および ISS 上の微重力環境で Astrobee ロボットによって収集された実画像および姿勢データを使用して調査完了後に検証されます。
この研究では、将来の微小重力前哨基地に搭乗する支援フリーフライヤーによるシステムの使用に関する推奨事項を含め、マルチエージェント再構築システムの目的、要件、およびアルゴリズムモジュールの概要を説明します。
*均等な貢献を示します

要約(オリジナル)

Assistive free-flyer robots autonomously caring for future crewed outposts — such as NASA’s Astrobee robots on the International Space Station (ISS) — must be able to detect day-to-day interior changes to track inventory, detect and diagnose faults, and monitor the outpost status. This work presents a framework for multi-agent cooperative mapping and change detection to enable robotic maintenance of space outposts. One agent is used to reconstruct a 3D model of the environment from sequences of images and corresponding depth information. Another agent is used to periodically scan the environment for inconsistencies against the 3D model. Change detection is validated after completing the surveys using real image and pose data collected by Astrobee robots in a ground testing environment and from microgravity aboard the ISS. This work outlines the objectives, requirements, and algorithmic modules for the multi-agent reconstruction system, including recommendations for its use by assistive free-flyers aboard future microgravity outposts. *Denotes Equal Contribution

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