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자동  랑데부 도킹

기술동향

/

(ARVD) 

작성

한국항공우주연구원

융합기술팀

:

IT

수명이  다  되거나  예정된  임무수명  종료  전  고장이  난  통신위성을  재활용하는  것은 

경제적으로  막대한  이익을  가져다  줄  수  있다 이에  따라  우주에서  수리  재급유  궤도

. 

수정  및  근접  운용과  같은  서비스를  제공하는  로봇위성에  대한  요구는  최근  들어서 

급격히  증가하고  있는  추세이다.

[NASA,  2010]

기술에  대한  연구의  많은  진전이  있었고 이에  따라  위성체  간  자동  랑데부  및 

GNC 

, 

도킹

이  가능  해졌다 하지만  이  기술이 

(Autonomous  Rendezvous  &  Docking,  ARVD)

. 

효과적으로  시스템에서  구동하기  위해서는  위성체  사이의  상대적인  위치 자세  그리고  속

, 

도를  높은  정밀도와  신뢰성으로  추정해야만  한다.

전통적으로  사용되는 

센서인 

레이다의  경우  넓은  범위를  센싱할  수  있지

RVD 

RF 

만

그에  반해  정밀도가  낮기  때문에  비협조적

이거나  작은  대상에의 

, 

(uncooperative)

센서로  부적합하다

RVD 

.

캐나다의 

에서는 

와  레이저의 

기법을  융합

Neptec  Design  Group

LiDAR

Triangulation 

한 

로부터  획득한  차원  정보를  가지고 

알고리즘을 

TriDAR

3

ICP(Iterative  Closest  Point) 

사용해  위성체  사이의  상대위치  및  자세를  추정하였다 이  시스템은  광  조건에  덜  민감하

. 

며  고품질의  차원  정보를  획득하지만  전력을  최대 

까지  사용하기도  하며 센서  시

3

65W

, 

스템이  다소  부피와  질량이  큰  한계점이  존재한다.

[Stephane  Ruel,  2012]

그림

모듈과 대상의

차원 센싱의 예시

1. TriDAR

3

[Neptec Design Group]

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근래의 

기술은  광학  센서 레이저  거리  측정기 그리고 

시스템을  융

ARVD 

, 

, 

LiDAR 

합하는  방향으로  진행되고  있다

에서는  일반적인 

센서들이 

.  NASA

ARVD 

Global 

임무에서  어떻게  지원이  되는지  언급했다

Exploration  Roadmap(GER) 

.

[Heather  Hinkel,  2014] 

또한  미국 

대학의 

의  경우  단안  카메라와 

의  융합으로  타

Stanford

Jose  Padial

2D  LiDAR

겟과의  상대자세를  추정하는  연구를  진행하였다.

[Jose  Padial,  2012] 이와  같은  비전  기반  센서

 

들을  활용한  방법은  미국 

의  우주왕복선

일본 

의 

위성

그리고 

NASA

, 

JAXA

ETS-VII

, 

임무  등에서  시험  및  검증된  바  있다

DART

.

[Mitsushige  Oda,  2000],[Michael  Ruth,  2004]

하지만  현재까지  시험  및  검증된 

시스템의  경우  규모가  작은  로봇위성에  탑

LiDAR 

재해  응용되기에는  알고리즘  복잡도

크기

전력  요구사항  등  넘어야  할  제약조건을 

, 

, 

만족시킬  수  없다 따라서  최근에는  단안  카메라로  구현  가능하며  알고리즘이  비교적 

. 

가벼운  다중  시점  영상과  특징점  매핑  기법에  대한  관심이  증대되고  있다 이와  관련

. 

하여  모양  추적

인식

특징점  검출  및 

을  사용하거나 

(shape  tracking), 

, 

triangulation

스테레오  비전을  이용하는  기법들이  연구되고  있다.

[Sharma,  2014] 

그림

비전 기반 타켓

복원 및 자세 추정 기법의 개념도

2.

3D

[Mark 2015]

그림

복원된

정보와 알고 있는 타겟 모델의

차원 정합 결과

3.

3D

3

[Mark, 2015]

특히 

및  활용기술  발전과  관련  오픈소스

등

GPGPU 

(OpenCV,  Point  Cloud  Library 

)

의  기술  고도화로  인해  관련  연구  주기가  매우  짧아지고  있는  실정이기  때문에  관련 

기술에  대한  선점이  매우  요구된다. 

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이 글은 아래 논문을 참조하여 작성하였습니다.

※

[Mark, 2015] Mark A. Post, Junquan Li, and Craig Clark, “Visual pose estimation system for autonomous

rendezvous of spacecraft,” ASTRA2015.

[NASA, 2010] NASA Goddard Space Flight Center, “On-orbit satellite servicing study,” Project Report,

October 2010.

[Stephane Ruel, 2012] Stephane Ruel, Tim Luu, and Andrew Berube, “Space shuttle testing of the tridar

3d rendezvous and docking sensor,” Journal of Field Robotics, 29(4), pp.535-553, 2012.

[Heather Hinkel, 2014] Heather Hinkel, Scott Cryan, Christopher Dsouza, and Matthew Strube, “Nasa’s

automated rendezvous and docking/capture sensor development and its applicability to the GER,” Space

Exploration International Conference, France, October 2014.

[Jose Padial, 2012] Jose Padial, Marcus Hammond, Sean Augenstein, and Stephen M Rock, “Tumbling

target reconstruction and pose estimation through fusion of monocular vision and sparse pattern range

data,” IEEE Conference on Multisensor Fusion and Integration for Intelligent Systems, pp.419-425, 2012.

.[Mitsushige Oda, 2000] Mitsushige Oda, “Experiences and lessons learned from the ETS-VII robot

satellite,” ICRA2000, vol.1, pp.914-919, 2000.

[Michael Ruth, 2004] Michael Ruth and Chisholm Tracy, “Video-guidance design for the DART

rendezvous mission,” Defense and Security, International Society for Optics and Photonics, pp.92-106,

2004.

[Sharma, 2014] S. Sharma, “Pose estimation of uncooperative spacecraft using monocular vision,” Invited

Student

Presentation

at

Stanford’s

2014

PNT

Challenges

and Opportunities

Symphosium,

Kavli

Auditorium, SLAC, October 2014.