Tracking Particles Ejected From Active Asteroid Bennu With Event-Based Vision

要約

太陽系の小さな天体の近くでの噴出物の早期検出と追跡は、宇宙船の安全を保証し、科学的観測を支援するために非常に重要です。
活動小惑星ベンヌの訪問中、OSIRIS-REx 宇宙船は、搭載されたナビゲーション カメラで撮影された画像の分析に依存して粒子放出イベントを検出しました。これは最終的にミッションの科学的ハイライトの 1 つとなりました。
同様の時間制限のあるミッションの科学的成果を高めるために、この研究では、センチメートルサイズの粒子の検出と追跡に特化したイベントベースのソリューションを提案しています。
標準のフレームベースのカメラとは異なり、イベントベースのカメラのピクセルは、センサー面内のその時間と場所でシーンの明るさが増加したか減少したかを示すイベントを個別にトリガーします。
まばらで非同期の時空間出力の結果、イベント カメラは非常に高いダイナミック レンジと時間解像度を低消費電力と組み合わせ、既存のオンボード イメージング技術を補完する可能性があります。
この論文は、OSIRIS-REx ミッションによって報告された粒子放出エピソードをフォトリアリスティックなシーンジェネレーターで再構築し、イベントベースの観測をシミュレートすることによって、科学イベントカメラの使用を動機付けています。
結果として得られる時空間データのストリームは、イベントベースのマルチオブジェクト追跡に関する将来の作業をサポートします。

要約(オリジナル)

Early detection and tracking of ejecta in the vicinity of small solar system bodies is crucial to guarantee spacecraft safety and support scientific observation. During the visit of active asteroid Bennu, the OSIRIS-REx spacecraft relied on the analysis of images captured by onboard navigation cameras to detect particle ejection events, which ultimately became one of the mission’s scientific highlights. To increase the scientific return of similar time-constrained missions, this work proposes an event-based solution that is dedicated to the detection and tracking of centimetre-sized particles. Unlike a standard frame-based camera, the pixels of an event-based camera independently trigger events indicating whether the scene brightness has increased or decreased at that time and location in the sensor plane. As a result of the sparse and asynchronous spatiotemporal output, event cameras combine very high dynamic range and temporal resolution with low-power consumption, which could complement existing onboard imaging techniques. This paper motivates the use of a scientific event camera by reconstructing the particle ejection episodes reported by the OSIRIS-REx mission in a photorealistic scene generator and in turn, simulating event-based observations. The resulting streams of spatiotemporal data support future work on event-based multi-object tracking.

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