Pose Determination and Tracking for Autonomous Satellite Capture

This paper presents a concept and initial results of testing a vision system for satellite proximity operations. The system uses natural features on the satellite surfaces and does not require any artificial markers or targets for its operation. The system computes motion of unknown objects, and using object models computes their positions and orientations (pose), and tracks them in images sequences. The system processes images from stereo cameras to compute 3D data. Motion of an unknown object is computed using projective vision. Initial pose of the object is acquired using an approach based on Geometric Probing. The pose is tracked using a fast version of an Iterative Closest Point algorithm. Selected modules of the system have been characterised in a representative environment; the other are undergoing systematic sets of experiments.Le pr\ue9sent document d\ue9crit le concept et les r\ue9sultats initiaux des essais d'un syst\ue8me de vision pour les man?uvres de rapprochement de satellite. Le syst\ue8me utilise les caract\ue9ristiques naturelles des surfaces du satellite, et son fonctionnement ne n\ue9cessite pas de rep\ue8res ou cibles artificiels. Le syst\ue8me calcule le mouvement d'objets inconnus et, \ue0 l'aide de mod\ue8les des objets, il d\ue9termine leur position et leur orientation (pose) et les rep\ue8re dans les s\ue9quences d'images. Le syst\ue8me traite les images en provenance de cam\ue9ras st\ue9r\ue9o pour calculer des donn\ue9es 3D. Le mouvement d'un objet inconnu est calcul\ue9 au moyen de la vision projective. La pose initiale de l'objet est acquise au moyen de l'approche bas\ue9e sur l'exploration g\ue9om\ue9trique. La pose est trouv\ue9e \ue0 l'aide d'une version rapide de l'algorithme ICP (Iterative Closest Point). Des modules s\ue9lectionn\ue9es du syst\ue8me ont \ue9t\ue9 d\ue9finis dans un environnement repr\ue9sentatif; les autres subissent des exp\ue9riences syst\ue9matiques.NRC publication: Ye