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Mazzucato, Mattia (2018) Design and testing of a vision based navigation system for a spacecraft formation flying simulator. [Ph.D. thesis]

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Abstract (english)

In the last decades, Spacecraft Formation Flight (SFF) and proximity operations have aroused a great deal of interest within the international space community for the wide range of advantages generated with respect to traditional mission architectures. The idea of distributing the capabilities of space systems over multiple satellites, in general, results in lower development costs, redundancy to failure, flexibility and improved measurement performances of the payloads. Moreover, in sight of the extension of the operational lifetimes of orbiting spacecraft, performing on orbit inspections, maintenance and repair provides significant advantages from an economical point of view. Nonetheless, all these advantages comes at a cost as the execution of coordinated maneuvers between two or more spacecraft impose requirements not only on the absolute state, but also on the relative dynamic state. This reason pushes researchers and institutions to advance, from a technical and technological point of view, the development of accurate and robust Guidance, Navigation and Control (GN&C) strategies to enable the autonomous execution of relative navigation tasks on orbit. Prior to be accepted for the flight, each strategy has to be validated in a relevant and representative environment: one popular and effective way to reach this objective is means of ground-based testbeds.

The current work focuses on the development of vision based estimation strategies for relative navigation tasks in the context of Spacecraft Formation Flight and proximity operations. In order to validate the developed GN&C strategies in a relevant environment, part of my activities are focused on the development and realization of the cooperating spacecraft testbed for autonomous proximity operations experiments, called SPARTANS, whose design and realization started in 2010 at the Center of Studies and Activities for Space (CISAS) "G. Colombo" of the University of Padova. SPARTANS is a ground-based hardware simulator that features robotic units that allow to reproduce the relative motion of two ore more spacecraft flying in formation or in close proximity, allowing therefore to validate advanced relative GN&C strategies developed within this context.

The first activity of my Ph.D. regards the characterization of a monocular vision system for relative pose estimation in the context of cooperative spacecraft. An original custom-made set of fiducial markers is proposed along with the required image analysis procedure to extract relevant points from the acquired images. The estimation of the relative pose is obtained by solving the perspective-from-three points problem followed by a subsequent pose refinement procedure. The metrological performances of the proposed approach are assessed following an experimental approach: known displacements are imposed to a satellite mock-up and, by comparing the estimated poses with the imposed ones, the measurement error is characterized. Finally an uncertainty analysis, validated by a series of tests, was performed yielding an average accuracy of about 1 cm and 1 deg on the relative position and attitude, respectively.

This activity is followed by the implementation of new features for the SPARTANS testbed. At the beginning of my Ph.D., the testbed featured only one spacecraft module capable of performing 3 degrees of freedom attitude maneuvers exploiting the measurements coming from incremental quadrature encoders and actuating control actions thanks to a cold gas thrusters system. A small contribution is initially given in the development of the Translational Module (TM), that enables low friction planar displacements to the robotic platforms, and in the design and development of the laboratory test table that provides the testbed with a planar surface on top of which the spacecraft simulators can translate. Subsequently, I was involved in the realization, from a practical point of view, of the laboratory setup: in particular, the second main activity I have been working on regards the development, the implementation and the characterization of a global navigation system that allows to estimate the position and the orientation of each spacecraft module within the laboratory operative volume. The first step of this activity consists in the development of a cost-effective prototype based on a monocular system and a set of three Optical Flow Sensors to obtain planar pose estimations of the TM. The estimation scheme relies on two sets of measurements that are conveniently merged by means of an Extended Kalman Filter. The second development phase consists in the extension of the proposed estimation approach by adapting it to the laboratory characteristics: a Motion Capture system consisting of six infrared cameras is employed to this purpose. A pose estimation strategy is proposed in this context and a proper calibration procedure is developed. The results of the characterization of the Motion Capture system shows sub-degree and sub-millimeter accuracy respectively on the estimated orientations and positions, allowing to obtain reference measurements to assess the performances of the GN&C algorithms tested with the spacecraft simulator.

The last part of my activity is focused on the development of a relative navigation strategy based on an Extended Kalman Filter that exploits only visual data provided by a stereoscopic vision system. The proposed estimation scheme relies on the a priori knowledge of the geometry of the observed object (target) and it is implemented in C++ in sight of a foreseen implementation on embedded systems. The filter capabilities are assessed by means of numerical simulations in two different scenarios. In the first scenario, the relative dynamic state of two spacecraft orbiting in a leader-follower formation at short range is simulated numerically by means of a software orbital propagator. In the second scenario, the operative conditions of the laboratory setup are reproduced by means of a 3D simulated environment. Finally, the proposed navigation strategy is validated by means of laboratory testing exploiting the robotic spacecraft units. The proposed navigation algorithm proves to be capable of estimating the relative dynamic state of an observed target with centimeter-level and degree-level accuracy.

In its current configuration, the SPARTANS testbed features a first complete spacecraft unit, a 3 x 2 m flat test table, a global navigation system consisting of 6 infrared cameras and an external control station. Once the construction of the second spacecraft unit will be completed, the testbed will allow to perform coordinated maneuvers between two (or more) spacecraft units for the study and validation of strategies related to SFF, automated rendez-vous and docking and, in general, proximity maneuvers.

Abstract (italian)

Negli ultimi decenni, il volo in formazione e le manovre di prossimità sono applicazioni che hanno suscitato un crescente interesse in ambito spaziale per i vantaggi ad ampio spettro forniti rispetto alle tradizionali architetture di missione. L'idea di sostituire un singolo satellite con sistemi satellitari formati da più unità, in generale, ha il risultato di ridurre i costi di sviluppo, di garantire maggiore robustezza alle avarie, un maggiore livello di flessibilità e migliori prestazioni di misura. In aggiunta, la prospettiva di estendere il periodo operativo di sistemi satellitari attualmente in orbita attraverso operazioni di ispezione, manutenzione e riparazione, apre la possibilità di ottenere grandi vantaggi da un punto di vista economico. Tuttavia, i citati vantaggi si scontrano con la necessità di sviluppare adeguate strategie di Guida, Navigazione e Controllo (GN&C) con requisiti non solo sulla dinamica assoluta di ogni satellite, ma anche sul loro stato relativo. Questo aspetto spinge ricercatori e istituzioni allo sviluppo di adeguate tecniche di GN&C che permettano l'esecuzione autonoma e affidabile di manovre coordinate tra più satelliti in orbita. Perché una nuova proposta o strategia sia considerata matura per essere impiegata in uno scenario spaziale, è necessario dimostrarne l'affidabilità e l'efficacia in un ambiente rappresentativo di quello spaziale. Una delle più interessanti metodologie per raggiungere questo obiettivo prevede l'utilizzo di simulatori satellitari di terra.

Il presente lavoro si focalizza sullo sviluppo di strategie di stima basate su sistemi di visione per la gestione delle fasi di navigazione relativa tra satelliti nell'ambito del volo in formazione e, più generale, delle operazioni di prossimità che coinvolgano due o più satelliti. Con il fine di validare le strategie di GN&C sviluppate, parte delle mie attività ha riguardato lo sviluppo e la realizzazione del simulatore satellitare di terra, chiamato SPARTANS, in sviluppo dal 2010 presso il Centro di Ateneo di Studi e Attività Spaziali (CISAS) "G. Colombo" dell'Università di Padova. Questo simulatore satellitare presenta unità robotiche che permettono di simulare a terra moti relativi, sia rotazionali che traslazionali, tra unità satellitari operanti in formazione o in prossimità. Questa caratteristica fondamentale permette la validazione, da un punto di vista sperimentale, delle strategie di GN&C sviluppate.

La prima attività svolta durante il mio dottorato riguarda la caratterizzazione, da un punto di vista metrologico, di un sistema di visione monoculare utilizzato per stime di posa relative nel contesto di satelliti cooperanti. Un contributo originale consiste nella proposta di un set di 'fiducial markers' per i quali è stata sviluppata un apposita procedura di analisi d'immagine con lo scopo di estrarre punti salienti dalle immagini acquisite. La procedura di stima della posa si basa sulla soluzione del problema noto come 'Perspective-from-Three Points' (P3P), soluzione che successivamente viene raffinata per via di una procedura iterativa, seguita a sua volta da un'ottimizzazione non lineare. La caratterizzazione dell'algoritmo di misura proposto segue un approccio sperimentale: un modello semplificato, rappresentativo della geometria di un satellite è impiegato come satellite target la cui posa, in relazione al sistema di visione, rappresenta l'incognita da stimare. Al satellite target, in questo contesto, sono imposti spostamenti noti sia in termini traslazionali che rotazionali e, attraverso il confronto tra gli stati imposti e quelli misurati, viene determinato l'errore di stima. Infine un'analisi di incertezza è stata effettuata fornendo indicazioni, supportate dai risultati della campagna di test sperimentali, sull'accuratezza media di stima che risulta essere dell'ordine di 1 cm e di 1° sulla posizione e sull'orientazione relativa rispettivamente.

La seconda attività del mio dottorato riguarda lo sviluppo e l'implementazione di nuove funzionalità per il simulatore SPARTANS. All'inizio del mio dottorato, il setup sperimentale consisteva di una sola unità satellitare capace di effettuare manovre d'assetto a tre assi utilizzando come dati di navigazione le misure fornite da un sistema di encoder ottici in quadratura, e eseguendo azioni di controllo grazie a un sistema di thrusters a gas freddo. In una prima fase, ho fornito un piccolo contributo allo sviluppo del Modulo di Traslazione (TM), che abilita spostamenti planari a basso attrito per le unità satellitari, e alla progettazione e sviluppo di una tavolo piano per il laboratorio che fornisce di fatto la base su cui le unità satellitari possono traslare. Successivamente, il mio apporto si è focalizzato sull'implementazione delle componenti hardware per di laboratorio. In particolare l'attività principale in questo contesto riguarda la progettazione, l'implementazione e la caratterizzazione di un sistema di navigazione globale con lo scopo di stimare la posizione e l'orientazione delle unità satellitari all'interno del volume operativo del laboratorio. Quest'attività consiste di due fasi principali. Dapprima un prototipo a basso costo è stato realizzato utilizzando come sensori un sistema di visione monoculare accoppiato a un set di tre sensori ottici di tipo mouse (Optical Flow Sensors - OFS) per stimare la posa planare del TM. La strategia di stima si basa su due set di misure, fornite con diverse frequenze di acquisizione, le quali sono fuse opportunamente per mezzo di un filtro di Kalman esteso (Extended Kalman Filter - EKF). La seconda fase di sviluppo estende lo schema di stima sviluppato adattandolo al setup complessivo del laboratorio. Nel fare questo, il sistema monoculare è sostituito da un sistema di Motion Capture composto da sei camere operanti nell'infrarosso e da una Control Station. In questo contesto, una strategia per la stima della posa delle unità satellitari è proposta assieme alla definizione di una procedura di calibrazione per il sistema di Motion Capture. I risultati ottenuti attestano la capacità dell'approccio di misura di fornire stime di posa con incertezze inferiori al millimetro sulla posizione e al grado sull'orientazione.

Nella parte finale del mio dottorato, le mie attività si sono incentrate sullo sviluppo di una strategia di stima per la navigazione relativa tra due spacecraft basata su un filtro di Kalman esteso (EKF), il quale incorpora solamente le misure fornite da un sistema di visione stereo montato a bordo del satellite chaser. L'approccio alla stima presuppone che la geometria del target sia nota nel momento in cui le manovre di prossimità hanno inizio. Nell'ottica di una futura implementazione dello schema di filtraggio a bordo delle unità satellitari del simulatore di terra, il filtro è stato scritto in linguaggio C/C++. Le prestazioni del filtro di navigazione sviluppato sono quindi valutate in due differenti scenari. Nel primo scenario, il filtro è applicato ad un contesto spaziale nel quale il moto orbitale di due satelliti è riprodotto per via numerica. Nel secondo caso invece, le condizioni operative del setup di laboratorio sono modellate in un ambiente di simulazione 3D. La strategia di navigazione è in ultima istanza testata per via sperimentale grazie all'utilizzo del simulatore satellitare. L'algoritmo di navigazione proposto dimostra di essere capace di stimare lo stato relativo tra i due satelliti con accuratezze dell'ordine del centimetro sulla posizione e del grado sull'orientazione.

Nello stato attuale, il simulatore satellitare di terra SPARTANS si compone di un'unità satellitare completa, di un tavolo di test con una superficie di 3x2 m, di un sistema di navigazione globale basato sul sistema di Motion Capture e di una Control Station esterna. Nel momento in cui la costruzione della seconda unità satellitare sarà ultimata, il simulatore permetterà l'esecuzione di manovre coordinate per l'investigazione e lo studio di problematiche relative a volo in formazione, rendez-vous and docking e, in generale, manovre di prossimità.

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EPrint type:Ph.D. thesis
Tutor:Lorenzini, Enrico
Supervisor:Valmorbida, Andrea and Pertile, Marco
Data di deposito della tesi:15 January 2018
Anno di Pubblicazione:15 January 2018
Key Words:spacecraft formation flight, ground based spacecraft simulator, vision-based relative navigation, filtering, autonomous navigation
Settori scientifico-disciplinari MIUR:Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > ING-IND/05 Impianti e sistemi aerospaziali
Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > ING-IND/03 Meccanica del volo
Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > ING-IND/12 Misure meccaniche e termiche
Struttura di riferimento:Centri > Centro Interdipartimentale di ricerca di Studi e attività  spaziali "G. Colombo" (CISAS)
Codice ID:10924
Depositato il:15 Nov 2018 11:26
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[1] W Clohessy and R Wiltshire. Terminal guidance system for satellite rendezvous. SYSTEM , 4(1), 1960. Cerca con Google

[2] Elaine M Hinman and David M Bushman. Soviet automated rendezvous and docking system overview. 1991. Cerca con Google

[3] Simone D'Amico, Jean-Sebastien Ardaens, and Sergio De Florio. Autonomous formation flying based on gps-prisma flight results. Acta Astronautica , 82(1):69-79, 2013. Cerca con Google

[4] Jana L. Schwartz, Mason A. Peck, and Christopher D. Hall. Historical review of air-bearing spacecraft simulators. Journal of Guidance, Control and Dynamics, 2003. Cerca con Google

[5] M. Sabatini, G. B. Palmerini, and P. Gasbarri. A testbed for visual based navigation and control during space rendezvous operations. Acta Astronautica , 117:184-196, dec 2015. Cerca con Google

[6] M. W. Regehr, A. B. Acikmese, A. Ahmed, M. Aung, K. C. Clark, P. MacNeal, J. Shields, G. Singh, R. Bailey, C. Bushnell, A. Hicke, B. Lytle, and R. E. Rasmussen. The formation control testbed. In 2004 IEEE Aerospace Conference Proceedings (IEEE Cat. No.04TH8720) , volume 1, page 564 Vol.1, March 2004. Cerca con Google

[7] Markus Schlotterer and Stephan Theil. Testbed for on-orbit servicing and formation flying dynamics emulation. In AIAA Guidance, Navigation, and Control Conference , pages 2-5, 2010. Cerca con Google

[8] Panagiotis Tsiotras. Astros: A 5dof experimental platform for research in spacecraft proximity operations. Georgia Institute of Technology, 2014. Cerca con Google

[9] Simon Nolet. The spheres navigation system: from early development to on-orbit testing. In AIAA Guidance, Navigation and Control Conference and Exhibit. AIAA , 2007. Cerca con Google

[10] Sergio Tronco. Development and testing of hardware simulator for satellite proximity maneuvers and formation flying. PhD thesis, January 2016. Cerca con Google

[11] Andrea Valmorbida. Development and testing of model predictive control strategies for spacecraft formation flying . PhD thesis, January 2014. Cerca con Google

[12] Mark O Hilstad, John P Enright, Arthur G Richards, and Swati Mohan. The spheres guest scientist program. Space Systems Laboratory, Massachusetts Institute of Technology, 2003. Cerca con Google

[13] Carsten Schedlinski and Michael Link. A survey of current inertia parameter identification methods. Mechanical systems and signal processing , 15(1):189-211, 2001. Cerca con Google

[14] Richard T Howard, Andrew F Heaton, Robin M Pinson, and Connie K Carrington. Orbital express advanced video guidance sensor. In Aerospace Conference, 2008 IEEE , pages 1-10. IEEE, 2008. Cerca con Google

[15] John A Christian, Shane B Robinson, Christopher N D'Souza, and Jose P Ruiz. Cooperative relative navigation of spacecraft using flash light detection and ranging sensors. Journal of Guidance, Control, and Dynamics , 2014. Cerca con Google

[16] John A Christian and Scott Cryan. A survey of lidar technology and its use in spacecraft relative navigation. In Proceedings of the AIAA Guidance, Navigation, and Control Conference, Boston, MA, USA , pages 19-22, 2013. Cerca con Google

[17] Martin A Fischler and Robert C Bolles. Random sample consensus: a paradigm for model fitting with applications to image analysis and automated cartography. Communications of the ACM , 24(6):381-395, 1981. Cerca con Google

[18] Yalin Xiong and K. Turkowski. Creating image-based vr using a self-calibrating fisheye lens. In Proceedings of IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pages 237-243, Jun 1997. Cerca con Google

[19] D. C. Brown. Decentering Distortion of Lenses. Photometric Engineering, 32(3):444-462, 1966. Cerca con Google

[20] CC Slama, C Theurer, and SW Henriksen. Manual of photogrammetry (no. ed. 4) american society of photogrammetry. 1980. Cerca con Google

[21] R. Tsai. A versatile camera calibration technique for high-accuracy 3d machine vision metrology using off-the-shelf tv cameras and lenses. IEEE Journal on Robotics and Automation , 3(4):323-344, August 1987. Cerca con Google

[22] Zhengyou Zhang. A flexible new technique for camera calibration. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. , 22(11):1330-1334, November 2000. Cerca con Google

[23] C Brown Duane. Close-range camera calibration. Photogramm. Eng, 37(8): 855-866, 1971. Cerca con Google

[24] Bruno Caprile and Vincent Torre. Using vanishing points for camera calibration. International journal of computer vision , 4(2):127-139, 1990. Cerca con Google

[25] Richard Szeliski. Computer Vision: Algorithms and Applications. Texts in Computer Science. Springer, 2011. Cerca con Google

[26] Sergio Garrido-Jurado, Rafael Muñoz-Salinas, Francisco José Madrid-Cuevas, and Manuel Jesús Marín-Jiménez. Automatic generation and detection of highly reliable fiducial markers under occlusion. Cerca con Google

[27] Hirokazu Kato and Mark Billinghurst. Marker tracking and hmd calibration for a video-based augmented reality conferencing system. In Augmented Reality, 1999.(IWAR'99) Proceedings. 2nd IEEE and ACM International Workshop on, pages 85-94. IEEE, 1999. Cerca con Google

[28] M. Fiala. Designing highly reliable fiducial markers. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence , 32(7):1317-1324, July 2010. Cerca con Google

[29] Brent E Tweddle and Alvar Saenz-Otero. Relative computer vision-based navigation for small inspection spacecraft. Journal of Guidance, Control, and Dynamics, 2014. Cerca con Google

[30] Nobuyuki Otsu. A threshold selection method from gray-level histograms. IEEE transactions on systems, man, and cybernetics , 9(1):62-66, 1979. Cerca con Google

[31] David H Douglas and Thomas K Peucker. Algorithms for the reduction of the number of points required to represent a digitized line or its caricature. Cartographica: The International Journal for Geographic Information and Geovisualization , 10(2):112-122, 1973. Cerca con Google

[32] Francesc Moreno-Noguer, Vincent Lepetit, and Pascal Fua. Accurate non-iterative o (n) solution to the pnp problem. In Computer vision, 2007. ICCV 2007. IEEE 11th international conference on , pages 1-8. IEEE, 2007. Cerca con Google

[33] Dawei Leng and W. Sun. Finding all the solutions of pnp problem. In 2009 IEEE International Workshop on Imaging Systems and Techniques , pages 348-352, May 2009. Cerca con Google

[34] Daniel F. Dementhon and Larry S. Davis. Model-based object pose in 25 lines of code. International Journal of Computer Vision , 15(1):123-141, Jun 1995. Cerca con Google

[35] Richard Hartley and Andrew Zisserman. Multiple view geometry in computer vision. Cambridge university press, 2003. Cerca con Google

[36] Yi Ma, Stefano Soatto, Jana Kosecka, and S Shankar Sastry. An invitation to 3-d vision: from images to geometric models , volume 26. Springer Science & Business Media, 2012. Cerca con Google

[37] Bert M Haralick, Chung-Nan Lee, Karsten Ottenberg, and Michael Nölle. Review and analysis of solutions of the three point perspective pose estimation problem. International journal of computer vision , 13(3):331-356, 1994. Cerca con Google

[38] Long Quan and Zhongdan Lan. Linear n-point camera pose determination. IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence , 21(8):774-780, 1999. Cerca con Google

[39] Xiao-Shan Gao, Xiao-Rong Hou, Jianliang Tang, and Hang-Fei Cheng. Complete solution classiffcation for the perspective-three-point problem. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence , 25(8):930-943, 2003. Cerca con Google

[40] K Somani Arun, Thomas S Huang, and Steven D Blostein. Least-squares fitting of two 3-d point sets. IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence , (5):698-700, 1987. Cerca con Google

[41] Berthold KP Horn, Hugh M Hilden, and Shahriar Negahdaripour. Closed-form solution of absolute orientation using orthonormal matrices. JOSA A , 5(7):1127-1135, 1988. Cerca con Google

[42] Berthold KP Horn. Closed-form solution of absolute orientation using unit quaternions. JOSA A , 4(4):629-642, 1987. Cerca con Google

[43] Laurent Kneip, Davide Scaramuzza, and Roland Siegwart. A novel parametrization of the perspective-three-point problem for a direct computation of absolute camera position and orientation. In Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2011 IEEE Conference on , pages 2969-2976. IEEE, 2011. Cerca con Google

[44] Adriaan Van den Bos. Parameter estimation for scientists and engineers. John Wiley & Sons, 2007. Cerca con Google

[45] JCGM/WG 1 2008 Working Group et al. Evaluation of measurement data-guide to the expression of uncertainty in measurement. Technical report, Tech. Rep. JCGM 100, 2008. Cerca con Google

[46] Metrology JCfGi. Evaluation of measurement data-supplement 1 to the guide to expression of uncertainty in measurement; propagation of distributions using a monte carlo method. Bureau International des Poids et Mesures , 2008. Cerca con Google

[47] Simon Nolet, Alvar Saenz-Otero, David W Miller, and Amer Fejzic. SPHERES operations aboard the ISS: Maturation of GN&C algorithms in microgravity. In 30th Annual AAS Guidance and Control Conference , pages 07-042, 2007. Cerca con Google

[48] H. Lim, H. Lee, and H. J. Kim. Onboard flight control of a micro quadrotor using single strapdown optical flow sensor. In 2012 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems , pages 495-500, Oct 2012. Cerca con Google

[49] Sungbok Kim and Sanghyup Lee. Robust velocity estimation of an omnidirectional mobile robot using a polygonal array of optical mice. International Journal of Control, Automation, and Systems , 6(5):713-721, 2008. Cerca con Google

[50] Andrés F Rodriguez, Evan Andersen, Justin M Bradley, and Clark N Taylor. Wind estimation using an optical flow sensor on a miniature air vehicle. In AIAA Guidance, Navigation and Control Conference and Exhibit , 2007. Cerca con Google

[51] Andrea Bonarini, Matteo Matteucci, and Marcello Restelli. A kinematic-independent dead-reckoning sensor for indoor mobile robotics. In Intelligent Robots and Systems, 2004.(IROS 2004). Proceedings. 2004 IEEE/RSJ International Conference on , volume 4, pages 3750-3755. IEEE, 2004. Cerca con Google

[52] Andrea Valmorbida, Sergio Tronco, Mattia Mazzucato, Stefano Debei, and Enrico C Lorenzini. Optical flow sensor based localization system for a cooperating spacecraft testbed. In Metrology for Aerospace (MetroAeroSpace), 2015 IEEE, pages 568-573. IEEE, 2015. Cerca con Google

[53] M. Mazzucato, A. Valmorbida, S. Tronco, M. Costantini, S. Debei, and E. Lorenzini. Development of a camera-aided optical mouse sensors based localization system for a free floating planar robot. In 2016 IEEE Metrology for Aerospace (MetroAeroSpace) , pages 388-392, June 2016. Cerca con Google

[54] T Weismuller and M Leinz. GN&C technology demonstrated by the orbital express autonomous rendezvous and capture sensor system. In 29th annual AAS guidance and control conference , pages 4-8. AAS Breckenridge, 2006. Cerca con Google

[55] Per Bodin, Ron Noteborn, Robin Larsson, Thomas Karlsson, Simone D'Amico, Jean Sebastien Ardaens, Michel Delpech, and Jean-Claude Berges. The prisma formation flying demonstrator: Overview and conclusions from the nominal mission. Advances in the Astronautical Sciences , 144(2012):441-460, 2012. Cerca con Google

[56] Bryan L Benedict. Investing in satellite life extension-fleet planning options for spacecraft owner/operators. In AIAA SPACE 2014 Conference and Exposition, page 4445, 2014. Cerca con Google

[57] Jerry E LeCroy, Dean S Hallmark, and Richard T Howard. Effects of optical artifacts in a laser-based spacecraft navigation sensor. In SPIE Conference Proceedings , volume 6555, pages 1-11, 2007. Cerca con Google

[58] Giancarmine Fasano, Michele Grassi, and Domenico Accardo. A stereo-vision based system for autonomous navigation of an in-orbit servicing platform. AIAA Infotech@ Aerospace , 2009. Cerca con Google

[59] Brent E Tweddle. Computer vision-based localization and mapping of an unknown, uncooperative and spinning target for spacecraft proximity operations. PhD thesis, Massachusetts Institute of Technology, Department of Aeronautics and Astronautics, 2013. Cerca con Google

[60] Shai Segal, Avishy Carmi, and Pini Gurfil. Stereovision-based estimation of relative dynamics between noncooperative satellites: Theory and experiments. IEEE Transactions on Control Systems Technology , 22(2):568-584, 2014. Cerca con Google

[61] Vincenzo Pesce, Michèle Lavagna, and Riccardo Bevilacqua. Stereovision-based pose and inertia estimation of unknown and uncooperative space objects. Advances in Space Research , 59(1):236-251, 2017. Cerca con Google

[62] Roberto Opromolla, Giancarmine Fasano, Giancarlo Ruffno, and Michele Grassi. A review of cooperative and uncooperative spacecraft pose determination techniques for close-proximity operations. Progress in Aerospace Sciences, 93:53-72, 2017. Cerca con Google

[63] David J. Heeger and Allan D. Jepson. Subspace methods for recovering rigid motion i: Algorithm and implementation. International Journal of Computer Vision , 7(2):95-117, 1 1992. Cerca con Google

[64] Rudolph Emil Kalman et al. A new approach to linear filtering and prediction problems. Journal of basic Engineering , 82(1):35-45, 1960. Cerca con Google

[65] Claus Bendtsen and Ole Stauning. Fadbad, a flexible C++ package for automatic differentiation. Technical report, Technical Report IMM-REP-1996-17, Department of Mathematical Modelling, Technical University of Denmark, Lyngby, Denmark, 1996. Cerca con Google

[66] John L Barron, David J Fleet, and Steven S Beauchemin. Performance of optical flow techniques. International journal of computer vision , 12(1):43-77, 1994. Cerca con Google

[67] L Gatrell, WILLIAM Hoff, and Cheryl Sklair. Robust image features: Concentric contrasting circles and their image extraction. Proc. of Cooperative Intelligent Robotics in Space, Washington, USA , 1991. Cerca con Google

[68] Michele Fornaciari and Andrea Prati. Very fast ellipse detection for embedded vision applications. In Distributed Smart Cameras (ICDSC), 2012 Sixth International Conference on , pages 1-6. IEEE, 2012. Cerca con Google

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