Bildbasierte SLAM-Relativnavigation und 3D-Rekonstruktion für das On-Orbit-Servicing von unbekannten und unkooperativen Raumflugkörpern

Fur das autonome On-Orbit-Servicing sind die Kenntnis uber die Form des Zielraumflugkorpers und eine adaquate Relativnavigation wahrend der Annaherungsphase essentiell fur kollisionsfreie Interaktionen und Serviceoperationen. Fur den Fall, dass die Form des Ziels unbekannt ist (z. B. Weltraumschrott oder beschadigte Satelliten), muss dessen 3D-Form geschatzt werden. Kamerabasierte Messungen bieten Vorteile in Kosten, Gewicht und Leistungsaufnahme, ergeben aber wegen der ungunstigen Beleuchtungsbedingungen, den speziellen Oberflachen von Raumfahrzeugen und der begrenzten Rechenkapazitat an Bord oft nur eine verteilte 3D-Punktwolke mit niedriger Dichte. Ubliche 3D-Rekonstruktionsalgorithmen basieren auf dichten Punktwolken und sind sehr rechenintensiv. Daher sind geeignete neue und echtzeitfahige Algorithmen fur die Auswertung notwendig. Vorgestellt wird ein Ansatz, bei dem alle notwendigen Informationen zur Durchfuhrung eines Rendezvous-manovers bezuglich eines unbekannten, unkooperativen und um eine Achse rotierenden Zieles ausschlies-lich aus Stereokameradaten gewonnen werden. Durch Einsatz eines Rendezvous-SLAM-Algorithmus (SLAM - Simultaneous Localization and Mapping) wird die Positions-Messung markanter Punkte auf der Zieloberflache ("Bildverarbeitung") stark verbessert und die Schatzung kinematischer (Relativ-)Zustande bezuglich des Zieles ermoglicht ("Zustandsschatzung"). Die resultierende, verrauschte Punktwolke mit niedriger Dichte wird nun genutzt, um die Stereobild-basierte Re-konstruktion der unbekannten Form des Ziels ("Geometrische Rekonstruktion") zu verbessern und somit eine Kollisionsvermeidung und eine geometrische Charakterisierung des Zieles zu ermoglichen. Der vorlie-gende Beitrag skizziert das Gesamtkonzept und prasentiert experimentelle Ergebnisse auf der Basis von synthetischen Bilddaten und realen Bilddaten eines institutseigenen Rendezvous-Simulators.