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      1. 您現(xiàn)在的位置是:首頁(yè) >要聞 > 2020-11-01 09:08:20 來源:

        深度學(xué)習(xí)算法有助于清除天空中的垃圾

        導(dǎo)讀 您如何測(cè)量一塊太空垃圾的姿態(tài)(即3-D旋轉(zhuǎn)和3-D平移),以便抓握的衛(wèi)星可以實(shí)時(shí)捕獲它,以便成功地將其從地球軌道上移走?深度學(xué)習(xí)算法將扮演

        您如何測(cè)量一塊太空垃圾的姿態(tài)(即3-D旋轉(zhuǎn)和3-D平移),以便抓握的衛(wèi)星可以實(shí)時(shí)捕獲它,以便成功地將其從地球軌道上移走?深度學(xué)習(xí)算法將扮演什么角色?而且,什么是實(shí)時(shí)空間?這些是由EPFL衍生公司ClearSpace領(lǐng)導(dǎo)的一項(xiàng)開創(chuàng)性項(xiàng)目正在解決的一些問題,該項(xiàng)目旨在開發(fā)捕獲和清除空間碎片的技術(shù)。

        由于有34,000多個(gè)垃圾在地球上運(yùn)行,因此將其清除已成為安全問題。本月早些時(shí)候,一架舊的蘇聯(lián)帕魯斯導(dǎo)航衛(wèi)星和一架中國(guó)的ChangZheng-4c火箭參與了一次近乎失事的襲擊。9月,國(guó)際空間站進(jìn)行了一次演習(xí),以避免可能與未知的空間碎片碰撞,而ISS Expedition 63靠近他們的聯(lián)盟號(hào)MS-16太空飛船,為可能的撤離做準(zhǔn)備。隨著越來越多的垃圾不斷堆積,衛(wèi)星碰撞可能變得司空見慣,使進(jìn)入太空變得危險(xiǎn)。

        ClearSpace-1是該公司2025年的首次任務(wù),將涉及回收現(xiàn)已過時(shí)的Vespa上半部分,以確保它能重新進(jìn)入太空艙,該有效載荷適配器繞過地球660公里,曾經(jīng)是歐洲航天局的Vega火箭的一部分。大氣并以受控方式燃燒。

        首要挑戰(zhàn)之一是使捕獲火箭的機(jī)械臂能夠以正確的角度接近Vespa。為此,它將使用連接的攝像頭(眼睛)確定太空垃圾在哪里,以便它可以抓住Vespa,然后將其拉回到大氣中。“重點(diǎn)是開發(fā)深度學(xué)習(xí)算法,即使在太空中拍攝的圖像比較困難,也可以根據(jù)視頻序列可靠地估算目標(biāo)的6D姿勢(shì)(3旋轉(zhuǎn)3平移)。許多情況下,它們可能曝光過度或曝光不足像鏡子一樣的表面。”在計(jì)算機(jī)與通信科學(xué)學(xué)院由Pascal Fua教授領(lǐng)導(dǎo)的EPFL計(jì)算機(jī)視覺實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)該項(xiàng)目的科學(xué)家Mathieu Salzmann說。

        但是,有一個(gè)陷阱。Vespa在真空中旋轉(zhuǎn)的七年中,沒有人真正看到過它。我們知道它的直徑約為2米,碳纖維很黑,有點(diǎn)發(fā)亮,但這仍然是它的外觀嗎?

        EPFL的逼真的圖形Labis模擬這塊太空垃圾看起來像是“訓(xùn)練材料”,以幫助Salzmann的深度學(xué)習(xí)算法隨著時(shí)間的推移而改進(jìn)。“我們正在建立目標(biāo)物體合成圖像的數(shù)據(jù)庫(kù),包括從高光譜衛(wèi)星圖像重建的地球背景以及詳細(xì)的Vespa上層3-D模型。這些合成圖像基于對(duì)真實(shí)世界材料的測(cè)量鋁和碳纖維板的樣品,是使用我們實(shí)驗(yàn)室的測(cè)角光度計(jì)獲得的。這是一種大型機(jī)器人設(shè)備,可以繞著測(cè)試樣本旋轉(zhuǎn),同時(shí)從多個(gè)不同方向照亮并觀察它,從而為我們提供了有關(guān)材料外觀的大量信息,”實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人Wenzel Jakob助理教授說。

        第三個(gè)挑戰(zhàn)將是需要在ClearSpace捕獲衛(wèi)星上實(shí)時(shí),以有限的計(jì)算能力在太空中進(jìn)行工作。EPFL嵌入式系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室的高級(jí)博士后協(xié)作者M(jìn)iguelPeón博士正在領(lǐng)導(dǎo)將深度學(xué)習(xí)算法轉(zhuǎn)移到專用硬件平臺(tái)的工作。“由于空間運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)良好,姿勢(shì)估計(jì)算法可以填補(bǔ)相隔一秒的識(shí)別之間的間隙,從而減輕了計(jì)算壓力。但是,為了確保它們能夠自動(dòng)應(yīng)對(duì)任務(wù)中的所有不確定性,算法復(fù)雜的是,它們的實(shí)現(xiàn)需要從平臺(tái)資源中擠出所有性能,” ESL負(fù)責(zé)人David Atienza教授說。