Using Information Features in Computer Vision for 3d Pose Estimation in Space

Abstract

Introduction. Autonomous rendezvous and docking is an important technological capability that enables various spacecraft missions. It requires the real-time relative pose estimation i.e. determination of the position and attitude of a target object relative to a chaser. The usage of techniques based on optical measurement has certain advantages at close range phases of docking. The purpose of the paper is to create a computer vision system, that estimates position and attitude of the target relative to the chaser. To develop the design of a computer vision system and suited mathematical methods. To use a new learning-based method, which can be implemented for the real-time execution with limited computing power. Methods. A non-standard approach to solving the problem was used. A combination of image processing techniques, machine learning, decision trees and piecewise linear approximation of functions were used. The tool of informative features computed by images was essentially used. Results. A two-stage algorithm, which involves training the computer vision system to recognize the attitude and position of the target in a changing lighting environment was developed. The calculation of the camera parameters was carried out to ensure a given accuracy of the solution of the problem. Conclusion. It was shown that the informative features can be used to create a highperformance on-board system for estimating relative attitude and position. Implementation of the proposed algorithm allows to create a competitive device for docking in space.

Рассмотрена задача создания системы компьютерного зрения, предназначенной для определения относительного положения и ориентации целевого объекта известной формы на основе его изображений. Был использован метод, предполагающий машинное обучение системы для каждого отдельного целевого объекта. При рассмотрении существующей классификации признаков изображений было выяснено, что существует группа признаков, которые могут быть эффективно использованы для решения задачи определения положения и ориентации тела в пространстве. Возможность реализации предложенного метода с использованием информативных признаков подтверждена экспериментально с помощью моделирования. Полученные результаты позволяют создать на их основе систему компьютерного зрения для решения задачи автоматического сближения и стыковки космических аппаратов, в том числе с некооперируемыми объектами космического мусора.

Розглянуто задачу створення системи комп'ютерного зору, яку призначено для визначення відносного положення і орієнтації цільового об'єкта відомої форми на основі його зображень. Розглянувши наявні класифікації ознак зображень, було з'ясовано, що є група ознак, які може бути ефективно використано для розв'язання завдання визначення положення і орієнтації тіла в просторі. Можливість реалізації запропонованого методу з використанням інформативних ознак підтверджена експериментально за допомогою моделювання. Було використано метод, який передбачає машинне навчання системи для кожного окремого цільового об'єкта. Отримані результати дозволяють створити на їх основі систему комп'ютерного зору для вирішення задачі автоматичного зближення і стикування космічних апаратів, в тому числі з об'єктами космічного сміття.