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ShadowNav:面向月球黑暗环境下的自主全球定位

机器人学 2024-11-12 v3 计算机视觉与模式识别

摘要

确定火星车在惯性坐标系中姿态的自主能力,是实现其他天体表面下一代火星车任务中必不可少的关键能力。目前,大多数进行中的火星车任务依赖人工干预来纠正姿态估计中的漂移,这种人工监督限制了火星车自主运行的距离范围和科学测量能力。本文提出了ShadowNav,这是一种面向月球黑暗环境下的自主全局定位方法。我们的方案将月球陨石坑的前缘作为地标,并采用粒子滤波方法将检测到的陨石坑与脱机地图上的已知陨石坑关联。我们讨论了在配备立体相机和外部照明源的月球火星车概念装置下开发ShadowNav框架的关键设计决策。最后,我们在月球模拟环境中以及在亚利桑那州 Cinder Lakes 现场测试数据上 demonstrate 了我们方法的有效性。

关键词

引用

@article{arxiv.2405.01673,
  title  = {ShadowNav: Autonomous Global Localization for Lunar Navigation in Darkness},
  author = {Deegan Atha and R. Michael Swan and Abhishek Cauligi and Anne Bettens and Edwin Goh and Dima Kogan and Larry Matthies and Masahiro Ono},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2405.01673},
  year   = {2024}
}

备注

accepted for IEEE Transactions on Field Robotics (T-FR)