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Contenuto archiviato il 2024-05-28

Planetary Robotics Vision Ground Processing

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Migliorare l'elaborazione della vista per le missioni spaziali

La ricerca ha lavorato per migliorare gli strumenti di elaborazione della vista robotica disponibili per esplorare le superfici dei pianeti.

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Quando le missioni spaziali senza equipaggio esplorano i pianeti hanno a disposizione un periodo di tempo limitato per raccogliere dati dalla superficie o da veicoli aerei. Migliorando le loro capacità di catturare immagini quindi si possono massimizzare le informazioni che i ricercatori riescono a raccogliere dalle superfici planetarie. Un progetto di ricerca finanziato dall'UE, PROVISG ("Planetary robotics vision ground processing"), ha lavorato per migliorare l'elaborazione dei dati visivi raccolti dalle missioni planetarie robotiche. Con un team di ricercatori europei e statunitensi che lavoravano insieme, il progetto ha creato un nuovo approccio per l'elaborazione di immagini tridimensionali di missioni spaziali attraverso lo sviluppo di una catena PROVIP (Planetary Robotic Vision Processing). Il progetto ha raccolto informazioni rilevanti sui dati dei sensori di vista e la loro elaborazione da vari partner e le ha integrate in un'interfaccia funzionale. Questa faceva uso delle strutture dei dati esistenti e creava nuovi strumenti quando necessario. Sono state migliorate le tecnologie di elaborazione della vista in settori come la ricostruzione multi-visione, la forma a partire dalle ombre e la segmentazione delle roccie. Un'altra parte del progetto ha creato una piattaforma con sistema di informazione geografica (GIS) che permette un accesso immersivo ai dati visivi provenienti da missioni planetarie. I membri del progetto hanno svolto dimostrazioni delle loro innovazioni in test sul campo nell'arido paesaggio dell'isola di Tenerife e hanno pubblicato numerosi articoli di ricerca sulle loro scoperte. Un sito web pubblico ha permesso di capire meglio il lavoro delle missioni spaziali. PROVISG contribuirà a massimizzare l'uso dei dati raccolti dalle missioni spaziali. In ragione della complessità della vista robotica planetaria, il progetto può migliorare sostanzialmente lo stato dell'arte delle applicazioni terrestri.

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