ТЕХНІЧНА МЕХАНІКА
ISSN 1561-9184 (друкована версія), ISSN 2616-6380 (електронна версія)

ГОЛОВНА    ПРО ЖУРНАЛ    РЕДКОЛЕГІЯ    АВТОРАМ    ПОТОЧНИЙ ВИПУСК    АРХІВ    КОНТАКТИ

УДК 629.78

Технічна механіка, 2023, 1, 54- 67

АНАЛІЗ СТАНУ ДОСЛІДЖЕННЯ ПРОБЛЕМИ ВИЗНАЧЕННЯ ПАРАМЕТРІВ ВІДНОСНОГО ПОЛОЖЕННЯ ОБ'ЄКТІВ ОРБІТАЛЬНОГО СЕРВІСУ

DOI: https://doi.org/10.15407/itm2023.01.054

Фоков О. А.

Фоков О. А.
Інститут технічної механіки Національної академії наук України і Державного космічного агентства України,
Україна

      Останнім часом задачі оцінювання відносного просторового положення об'єкта орбітального сервісу дослідники приділяють немалу увагу. Визначення відносного положення на близькій відстані все ще залишається відкритим напрямком досліджень, особливо це стосується некооперованих (тих, що не співпрацюють) об'єктів (цілей) сервісного обслуговування. Метою даної праці є огляд сучасного стану проблеми визначення параметрів відносного руху об'єктів орбітального сервісу з акцентом на операціях з некооперованими та невідомими цілями на близький відстані. Методом дослідження є аналіз присвячених цій проблемі публікацій за останнє десятиріччя. У результаті проведеного аналізу було зроблено наступні висновки. Визначення відносного просторового положення некооперованого орбітального об’єкта на основі відеосистем є класичним підходом завдяки перевагам малої ваги та низького споживання енергії. Алгоритми оцінки просторового положення на основі відеокамери зазвичай вимагають попереднього знання особливостей (ознак) цілі. Основними методами оцінки відносного положення залишаються підходи, що спираються на виділення та відповідність ознак зображення для послідовних кадрів або з моделлю цілі. Ще одним основним підходом до визначення відносного положення є навігація на основі датчиків лідар, де поширеними методами також є розпізнавання та відповідність ознак на основі отриманих лідаром хмари точок поверхні цілі. Останнім часом намітилась тенденція до розвитку неознакових методів визначення просторового положення цілі, у тому числі, невідомої. Тривимірна природа даних хмари точок лідара є сприятливою для оцінки положення цілі без наявності її моделі. Стосовно придатності методів оцінювання положення цілі до їх застосування у випадку невідомої цілі відзначається, що реалізація очевидного підходу, заснованого на створенні тривимірної моделі цілі на орбіті шляхом обробки серії зображень, що передує процесу оцінювання її просторового руху, потребує багато часу, що є критичним в операціях безпосередньої близькості. Тенденцією оцінювання просторового положення цілі є розробка методів одночасної оцінки просторового положення та форми невідомого об’єкта. Загалом випадок невідомого об'єкта на даний час не є дослідженим у повній мірі.
     

методи визначення відносного просторового положення, орбітальний сервіс, некооперований об'єкт, невідомий об'єкт, методи на основі ознак зображення об'єкта, неознакові методи

1. Wei-Jie Li, Da-Yi Cheng, Xi-Gang Liu, Yao-Bing Wang, Wen-Hua Shi, Zi-Xin Tang, Feng Gao, Fu-Ming Zeng, Hong-You Chai, Wen-Bo Luo, Qiang Cong, Zhen-Liang Gao. On-orbit service (OOS) of spacecraft: A review of engineering developments. Progress in Aerospace Sciences. 2019. V. 108. P. 32–120. https://doi.org/10.1016/j.paerosci.2019.01.004

2. Kang G., Zhang Q., Zhang H. Pose estimation of a non-cooperative spacecraft without the detection and recognition of point cloud features. Acta Astronautica. 2021. V. 179. P. 569–580. https://doi.org/10.1016/j.actaastro.2020.11.013

3. Zhao G., Xu S., Bo Y. LiDAR-Based Non-Cooperative Tumbling Spacecraft Pose Tracking by Fusing Depth Maps and Point Clouds. Sensors. 2018. V. 18(10). P. 1–17. https://doi.org/10.3390/s18103432

4. Opromolla R., Fasano G., Grass M. Uncooperative pose estimation with a LIDAR-based system. Acta Astronautica. 2015. V. 110. P. 287–297. https://doi.org/10.1016/j.actaastro.2014.11.003

5. Lim T. W., Oestreich C. E. Model-free pose estimation using point cloud data. Acta Astronautica. 2019. V. 165. P. 298–311. https://doi.org/10.1016/j.actaastro.2019.09.007

6. Martinez H. G., Giorgi G., Eissfeller B. Pose estimation and tracking of non-cooperative rocket bodies using Time-of-Flight cameras. Acta Astronautica. 2017. V. 139. P. 165–175. https://doi.org/10.1016/j.actaastro.2017.07.002

7. Barfoot T., Forbes J. R., Furgale P. T. Pose estimation using linearized rotations and quaternion algebra. Acta Astronautica. 2011. V. 68. P. 101–112. https://doi.org/10.1016/j.actaastro.2010.06.049

8. He Y, Liang B., Li S. Non-cooperative spacecraft pose tracking based on point cloud feature. Acta Astronautica. 2017. V. 139. P. 213–221. https://doi.org/10.1016/j.actaastro.2017.06.021

9. De Jongh W. C., Jordaan H. W., Van Daalen C. E. Experiment for pose estimation of uncooperative space debris using stereo vision. Acta Astronautica. 2020. V. 168. P. 164–173. https://doi.org/10.1016/j.actaastro.2019.12.006

10. Sharma S., D?Amico S. Comparative assessment of techniques for initial pose estimation using monocular vision. Acta Astronautica. 2016. V. 123. P. 435–445. https://doi.org/10.1016/j.actaastro.2015.12.032

11. Huang Y., Zhang Z., Zhang L., Gil-Fernandez J. A low-dimensional binary-based descriptor for unknown satellite relative pose estimation. Acta Astronautica. 2021. V. 181. P. 427–438. https://doi.org/10.1016/j.actaastro.2021.01.050

12. Regoli L., Ravandoor K., Schmidt M., Schilling K. On-line robust pose estimation for Rendezvous and Docking in space using photonic mixer devices. Acta Astronautica. 2014. V. 96. P. 159–165. https://doi.org/10.1016/j.actaastro.2013.12.005

13. Tzschichholz T., Boge T., Schilling K. Relative pose estimation of satellites using PMD-/CCD-sensor data fusion. Acta Astronautica. 2015. V. 109. P. 25–33. https://doi.org/10.1016/j.actaastro.2014.12.010

14. Volpe R., Palmerini G. B., Sabatini M. A passive camera based determination of a non-cooperative and unknown satellite's pose and shape. Acta Astronautica. 2018. V. 151. P. 805–817. https://doi.org/10.1016/j.actaastro.2018.06.061

15. Piatti D. Time-of-Flight cameras: tests, calibration and multi-frame registration for automatic 3D object reconstruction. Ph.D. Thesis. Politecnico Di Torino. Doctoral school of Environment and Territory. 2011. URL: https://www.academia.edu/500056/Time_of––_Flight_cameras_tests_calibration_and_multi_frame_registration_for_automatic_3D_object_reconstruction?email_work_card=view-paper (дата звернення: 22.09.2022).

16. ASC's 3D Flash LIDAR camera selected for OSIRIS-REx asteroid mission. NASASpaceFlight. com. URL: https://www.nasaspaceflight.com/2012/05/ascs-lidar-camera-osiris-rex-asteroid-mission/ (дата звернення: 22.09.2022).

17. Tzschichholz T., Ma L., Schilling K. Model-based spacecraft pose estimation and motion prediction using a photonic mixer device camera. Acta Astronautica. 2011. V. 68, Iss. 7–8. P. 1156–1167. https://doi.org/10.1016/j.actaastro.2010.10.003

18. Lim T. W., Toombs A. J. Pose Estimation Using a Flash Lidar. AIAA Guidance, Navigation, and Control Conference. American Institute of Aeronautics and Astronautics - National Harbor, Maryland. 13-17 January 2014. AIAA 2014-0089. https://doi.org/10.2514/6.2014-0089

19. Lim T. W. Point cloud modeling using the homogeneous transformation for non-cooperative pose estimation. Acta Astronautica. 2015. V. 111. P. 61–76. https://doi.org/10.1016/j.actaastro.2015.02.002

20. English C., Okouneva G., Choudhuri A. Shape-based Pose Estimation Evaluation using Expectivity Index Artifacts. PerMIS'12: Performance Metrics for Intelligent Systems. College Park Maryland. 20-22 March 2012. https://doi.org/10.1145/2393091.2393105

21. J. O., Christian J. A. LIDAR-based relative navigation with respect to non-cooperative objects. Acta Astronautica. 2016. V. 126. P. 298–311. https://doi.org/10.1016/j.actaastro.2016.05.007

22. Aldoma A., Tombari F., Rusu R. B., Vincze M. OUR-CVFH – Oriented, Unique and Repeatable Clustered Viewpoint Feature Histogram for Object Recognition and 6DOF Pose Estimation. Pattern Recognition - 2012. Lecture Notes in Computer Science. V.7476. Conference proceedings. Berlin, Heidelberg: Springer, 2012. P. 113–122. https://doi.org/10.1007/978-3-642-32717-9_12

23. Zhu W., She Y., Hu J., Wang B., Mu J., Li S. A hybrid relative navigation algorithm for a large–scale free tumbling non–cooperative target. 2022. V. 194. P. 114–125. https://doi.org/10.1016/j.actaastro.2022.01.028

24. Capuano V., Kim K., Chung S. J. Monocular-based pose determination of uncooperative space objects. Acta Astronautica. 2020. V. 166. P. 493–506. https://doi.org/10.1016/j.actaastro.2019.09.027

25. Гончаренко М. О. Сравнительный анализ методов формирования дескрипторов изображений в контексте задачи сегментации видеопотока. Бионика интеллекта. 2015. Т. 85, № 2. С. 90–94.

26. Pesce V., Haydar M. F., Lavagna M., Lovera M. Comparison of filtering techniques for relative attitude estimationofuncooperative space objects. Aerospace Science and Technology. 2019. V. 84. P. 318–328. https://doi.org/10.1016/j.ast.2018.10.031

27. Pesce V., Opromolla R., Grassi M. Autonomous relative navigation around uncooperative spacecraft based on a single camera. Aerospace Science and Technology. 2019. V. 84. P. 1070–1080. https://doi.org/10.1016/j.ast.2018.11.042

28. Gubarev V. F., Salnikov N. N., Melnychuk S. V. Ellipsoidal Pose Estimation of an Uncooperative Spacecraft from Video Image Data. In book: Control Systems: Theory and Applications Publisher: River Publishers. 2018. P. 169–195. https://doi.org/10.1201/9781003337706-9

29. Li Y., Xie Y. Relative state estimation of model-unknown spinning noncooperative target using stereo EKF-SLAM. 2017. 36th Chinese Control Conference (CCC), Dalian, China. 2017. P. 5893–5898. https://doi.org/10.23919/ChiCC.2017.8028291

30. Cavenago F., Lizia P. D., Wittig A. On-board spacecraft relative pose estimation with high-order extended Kalman filter. Acta Astronautica. 2019. V. 158. P. 55–67. https://doi.org/10.1016/j.actaastro.2018.11.020

31. Guthrie B., Kim M., Urrutxua H., Hare J. Image-based attitude determination of co-orbiting satellites using deep learning technologies. Aerospace Science and Technology. 2022. V. 120. 107232. https://doi.org/10.1016/j.ast.2021.107232

Copyright (©) 2023 Фоков О. А.

Copyright © 2014-2023 Технічна механіка