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J-GLOBAL ID：202202248642862419   整理番号：22A1170632

多項式遷移マップによるマーカーベース宇宙船姿勢推定における非線形予測【JST・京大機械翻訳】

Nonlinear Prediction in Marker-Based Spacecraft Pose Estimation with Polynomial Transition Maps

著者 (4件)： Servadio Simone (Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, Massachusetts 02139) ,  Cavenago Francesco (Polytechnic University of Milan, 20156 Milan, Italy) ,  Di Lizia Pierluigi (Polytechnic University of Milan, 20156 Milan, Italy) ,  Massari Mauro (Polytechnic University of Milan, 20156 Milan, Italy)
資料名： Journal of Spacecraft and Rockets  (Journal of Spacecraft and Rockets)
巻： 59  号： 2  ページ： 511-523  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0461B  ISSN： 1533-6794  CODEN： JSCRAG  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 宇宙機相対状態推定は,非協力的目標を有するランデブーの問題において,最も重要である。実際に,その相対位置と姿勢の正確な予測は,特に自律誘導,ナビゲーション,および制御を考慮して,安全な近接操作にとって重要である。したがって,これらのミッションの成功のためのキーポイントは,性能の低下なしに計算負荷を制限することができる効率的なアルゴリズムの開発である。本論文は,微分代数に基づく非線形フィルタを提案して,分析する問題を扱う。高次数値拡張Kalmanフィルタおよび無香料Kalmanフィルタを微分代数フレームワークにおいて開発し,その性能を評価し,精度,ロバスト性および計算時間に関して比較し,利点および欠点を強調した。Envisatを含む欧州宇宙機関e.de軌道ミッションを参照ケースとして考察し,種々の測定取得周波数と不確実性レベルを考慮して,多数の数値シミュレーションにより解析を行った。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  シミュレーション ,  *多項式 ,  不確実性 ,  航法 ,  誘導 ,  *宇宙飛行体 ,  状態推定 ,  非線形フィルタ ,  微分 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 自律性 ,  数値シミュレーション ,  拡張Kalmanフィルタ ,  *姿勢推定 ,  計算負荷 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 宇宙飛行体の運動・軌道  (QK02060W) ,  操縦・制御系統  (QK05020Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 多項式 ,  遷移 ,  マップ ,  マーカー ,  宇宙船 ,  姿勢推定 ,  非線形予測