Absolute Localization Through Orbital Maps and Surface Perspective Imagery: A Synthetic Lunar Dataset and Neural Network Approach
Rattachement africain : jp, us, lu, gb. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
We present a neural network approach and publicly available dataset for developing and benchmarking algorithms for localization on the Moon. Accurate localization is essential for navigation, path planning, and science objectives. On Earth, localization can be achieved using a satellite navigation system; such a system is, however, unavailable for other planetary bodies. Current absolute and relative localization methods for rovers on planetary surfaces are laborious manual tasks or accumulate significant location errors over time resulting in incorrect location estimates, respectively. Recently, Earth-based approaches have explored localization by matching surface-perspective imagery to satellite imagery using computer vision and machine learning. Those focusing on natural environments have shown such image matching to be feasible for localization, though it remains challenging. The purpose of this project was to produce a working proof-of-concept model to match surface-perspective imagery to satellite images for planetary roving applications. This would improve absolute localization accuracy (relative to current methods) by utilizing machine learning algorithms to offer greater automation and faster calculations, and produce a benchmark dataset for future studies. To achieve these, the following objectives were met: (1) configuration and modification of an existing synthetic planetary environment using Unreal Engine 4 to generate surface and satellite perspective images, (2) reprojection of 2.4 + million surface perspective images to 600,000 + satellite perspective images, and (3) matching of said reprojected images to satellite images via a Siamese convolutional neural network, designed and trained for this task.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Absolute Localization Through Orbital Maps and Surface Perspective Imagery: A Synthetic Lunar Dataset and Neural Network Approach
- Date Crossref
- 01/11/2019
- Éditeur
- IEEE
- Type
- proceedings-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
-
National Astronomical Observatory of Japan pays non établi dans la noticeStructure de recherche
-
Planetary Science Institute pays non établi dans la noticeOrganisation à but non lucratif
-
Brown University Department of Earth pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
University of Luxembourg pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
University of Oxford Department of Computer Science pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Science Oxford pays non établi dans la noticeOrganisation à but non lucratif
-
ispace Europe pays non établi dans la noticeInstitution
-
tensorlicious pays non établi dans la noticeInstitution
National Astronomical Observatory of Japan, Planetary Science Institute et Department of Earth — Brown University, avec 5 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.