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J-GLOBAL ID:202102260890251606   整理番号:21A0057499

深層学習を応用した革新的地球センサ・スタートラッカ「DLAS」の軌道上運用結果と今後の発展

On-Orbit Operation Result and Future Outlook of Earth Sensor utilizing Deep Learning, and Star Tracker “DLAS”
著者 (4件):
資料名:
巻: 64th  ページ: ROMBUNNO.3C13  発行年: 2020年 
JST資料番号: S0277B  ISSN: 1884-1945  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 短報  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
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「DLAS:深層学習姿勢センサ」搭載JAXAの小型衛星「RAPIS-I」の軌道内運用と今後の展望の結果を報告する。DALSは2019年1月に打ち上げられ,1年間にわたって運用された。そのミッションは,1)地球カメラ(ECAM)の軌道上画像認識,2)ECAMによる3軸姿勢決定,3)スタートラッカ(STT)による姿勢決定,を示すことである。画像認識実証は86%の精度で成功した。ECAMによる3軸姿勢決定の成功率はわずか25%であったが,成功事例の精度は3.81degであった。STTの精度は13.5秒角であった。修正STTは商業化のために既に開発中である,そして,著者らの次のマイクロ衛星のためにECAMを利用する計画である。(翻訳著者抄録)
シソーラス用語:
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分類 (3件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
宇宙飛行体  ,  宇宙飛行体の運動・軌道  ,  計測機器一般 
引用文献 (5件):

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