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!2024年4月17日
Mars airplane のナビゲーション方法の検討．
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'''いろいろな手法で火星軌道上から撮影されたヘラス平原の画像の特徴点を抽出してみました．左からORB，SURF，BRISK，SIFT，KAZE，円（Hough変換）．最近VisualSLAM技術がものすごく発展しているのでどれか使えるものがあるかと思いましたが，自然地形に対してはむつかしそうです．画像が太陽光などの自然環境に大きく依存するのに加えて，高度2,300kmから撮影された画像と高度0〜数キロメートルの機体（姿勢も不定）から撮影された画像の特徴点マッチングをする必要があります．頼みのクレータも，太陽方向や撮影高度，機体姿勢によっては非検出・誤検出が頻発しそうです（そもそもクレータが全くない場所もたくさんある）．画像処理やSLAMのライブラリは充実しているので，手法が決まればターゲットマイコンに実装して必要メモリや計算速度，推定精度を検証し，ミッションアビオの質量とサイズなどをfixします（するはずでしたがどうなることやら）．画像に合わせて特徴点検出のパラメータをチューニングすればそれらしいことはできそうですがロバスト性がなくなります．'''
'''いろいろな手法で火星軌道上から撮影されたヘラス平原の画像の特徴点を抽出してみました．左からORB，SURF，BRISK，SIFT，KAZE，円（Hough変換）．最近VisualSLAM技術がものすごく発展しているのでどれか使えるものがあるかと思いましたが，自然地形に対してはむつかしそうです．画像が太陽光などの自然環境に大きく依存するのに加えて，高度2,300kmから撮影された画像と高度0〜数キロメートルの機体（姿勢も不定）から撮影された画像の特徴点マッチングをする必要があります．頼みのクレータも，太陽方向や撮影高度，機体姿勢によっては未検出・誤検出が頻発しそうです（そもそもクレータが全くない場所もたくさんある）．画像処理やSLAMのライブラリは充実しているので，手法が決まればターゲットマイコンに実装して必要メモリや計算速度，推定精度を検証し，ミッションアビオの質量とサイズなどをfixします（するはずでしたがどうなることやら）．画像に合わせて特徴点検出のパラメータをチューニングすればそれらしいことはできそうですがロバスト性がなくなります．'''
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