Repositório de Artigos de Conferência ESA GNC
Estimativa de pose do movimento caótico da lua de Didymos usando algoritmo de processamento de imagem baseado em CNN
A Avaliação de Impacto e Deflexão de Asteroides (AIDA) é uma colaboração internacional entre a Agência Espacial Europeia (ESA) e a Administração Nacional de Aeronáutica e Espaço (NASA) com o objetivo de investigar o sistema binário de asteroides?(65803) Didymos e demonstrar a técnica de deflexão de asteroides com impacto cinético. A missão Double Asteroid Redirection Test (DART) da NASA impactou com sucesso Dimorphos, a lua do sistema binário, em setembro de 2022. A contribuição da ESA é a missão Hera que se encontrará com Didymos e observará de perto os efeitos do impacto. A Close Observation Phase (COP) é ​​a operação de proximidade da missão Hera com o objetivo de obter imagens de alta resolução de Dimorphos e caracterizar completamente a cratera de impacto. O sistema de navegação óptica autônomo foi projetado para esta fase com base em medições de linha de visão e alcance do corpo primário e do Dimorphos, a fim de estimar a posição relativa da espaçonave. A curta distância entre o primário e a espaçonave durante o COP permite a implementação de rastreamento de recursos de navegação relativa para resolver a atitude relativa do primário. No entanto, a atitude relativa de Dimorphos permanece sem solução, pois requer uma distância maior. Este artigo desenvolve uma metodologia inovadora para estimar a pose contínua de seis graus de liberdade (posição e atitude) de Dimorphos durante o COP usando um algoritmo de processamento de imagem (IP) baseado em redes neurais convolucionais (CNN). Para a atitude, implementamos um método baseado na aparência que consiste em duas etapas. Na primeira etapa, utilizamos CNNs com as imagens capturadas pela câmera de bordo da espaçonave para regredir um conjunto de pontos-chave que segmentam Dimorphos a partir de seu fundo. Na segunda etapa, utilizamos Redes Neurais (NN) para mapear esses pontos-chave para os três ângulos de Euler que representam a matriz de rotação relativa de Dimorphos em relação à espaçonave. Os pontos-chave estimados também são usados ​​para estimar a posição do centróide de Dimorphos e sua distância relativa em relação à espaçonave, que juntos fornecem o vetor de posição relativa da espaçonave. Para a distância, a forma de Dimorphos é aproximada a uma elipse de tamanho e forma dependendo da sua atitude relativa em relação à nave espacial. Os pontos-chave regredidos são usados ​​para avaliar os eixos semi-menores e semi-maiores aparentes de Dimorphos, que são usados ​​para estimar o alcance da espaçonave usando o modelo de câmera pinhole. A Rede de Alta Resolução (HRNet) é usada como arquitetura CNN, pois representa a tecnologia de ponta em detecção de pontos-chave com sua capacidade de manter representações de alta resolução das imagens de entrada conectando múltiplas sub-redes em paralelo. Para navegação de atitude, o método baseado na aparência é selecionado por três razões principais. Em primeiro lugar, tem a principal vantagem de uma dependência reduzida da distância, que é o principal fator para uma técnica de navegação relativa de rastreamento de recursos. Em segundo lugar, outros métodos, como os baseados em modelos, requerem formas suficientemente regulares dos alvos, o que não é o caso de objetos próximos da Terra, como os asteróides. Em terceiro lugar, o método baseado na aparência não depende do conhecimento prévio do eixo de rotação e da velocidade do alvo, o que parece ser caótico para Dimorphos após o impacto com o DART. Os conjuntos de dados de treino, validação e teste consistem em imagens sintéticas geradas com o software Planet and Asteroid Natural scene Generation Utility (PANGU) em diferentes épocas da trajetória COP fornecida pela ESA. Imagens adicionais geradas a partir de diferentes segmentos de trajetória ao redor do sistema binário são usadas para aumentar o banco de dados de treinamento. Portanto, espera-se que o nosso algoritmo desenvolvido resolva a estimativa geral da pose e melhore a eficiência e a robustez da navegação autônoma das operações de proximidade da missão Hera.