基于虚拟模板合成与匹配的火星采样返回 rover 重定位
机器人学
2021-03-08 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
我们在设想中的火星采样返回任务背景下考虑 rover 重定位问题。在该任务中，一个 rover（R1）需要能够在约 50 x 50 m 的区域内自主导航并定位自身，所使用的参考图像由另一个 rover（R0）于数年前采集。我们提出了一种视觉定位器，其对预期在相关区域发现的相对荒芜地形具有鲁棒性，并且对 R0 与 R1 之间较大的光照与视角差异具有鲁棒性。该定位器对由 R0 参考图像构建的网格进行部分渲染合成，并将这些渲染与 R1 图像进行匹配。我们在一个总计 2160 幅图像的数据集上评估了我们的方法，该数据集覆盖了预期环境条件（地形、光照、接近角）的范围。实验结果显示了我们方法的有效性。本工作为火星采样返回任务在选择 Perseverance（R0）将放置一组样品管以供未来另一个 rover（R1）取回的站点方面提供了参考。
引用
@article{arxiv.2103.03395,
title = {Rover Relocalization for Mars Sample Return by Virtual Template Synthesis and Matching},
author = {Tu-Hoa Pham and William Seto and Shreyansh Daftry and Barry Ridge and Johanna Hansen and Tristan Thrush and Mark Van der Merwe and Gerard Maggiolino and Alexander Brinkman and John Mayo and Yang Cheng and Curtis Padgett and Eric Kulczycki and Renaud Detry},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.03395},
year = {2021}
}
备注
To appear in IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L) and IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2021)