关于生成用于导航与着陆的基于事件的合成视觉数据集
计算机视觉与模式识别
2023-08-02 v1 机器人学
摘要
基于事件的相机在传感器平面特定像素位置检测到预设幅度的场景亮度变化时即输出一个事件。该稀疏且异步的输出，加之这种新型相机的高动态范围与高时间分辨率，促使人们研究基于事件的相机在导航与着陆中的应用。然而，缺乏支持该研究方向的实际与合成数据集限制了其在星载使用中的考量。本文提出一种方法与软件流程，用于从目标天体接近过程中的最优着陆轨迹生成基于事件的视觉数据集。我们利用 Planet and Asteroid Natural Scene Generation Utility，沿一组通过改变边界条件获得的最优下降轨迹的不同视点，构建月球表面的照片级真实感图像序列。所生成的图像序列随后通过基于事件的相机模拟器转换为事件流。我们证明该流程可通过构建包含事件流与运动场真值数据的 500 条轨迹的数据集，生成表面特征的真实基于事件的表示。我们预期可利用该流程生成新颖的基于事件的视觉数据集，以支持以事件为输入的各种航天器位姿重建问题，并希望所提方法能引起在神经形态视觉与制导导航控制交叉领域工作的研究人员的关注。
引用
@article{arxiv.2308.00394,
title = {On the Generation of a Synthetic Event-Based Vision Dataset for Navigation and Landing},
author = {Loïc J. Azzalini and Emmanuel Blazquez and Alexander Hadjiivanov and Gabriele Meoni and Dario Izzo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.00394},
year = {2023}
}