도쿄공업대학과 도쿄대학의 연구그룹은 심층 학습(딥 러닝)을 응용한 지구 센서 및 스타트래커 실험장 「DLAS」를 개발.우주항공연구개발기구(JAXA)의 프로그램에 의한 소형 실증위성 1호기 「RAPIS-1」에 탑재된다.
JAXA가 진행하는 ‘혁신적 위성기술 실증 프로그램’은 민간기업과 대학 등이 개발한 기기와 부품, 초소형 위성, 큐브사트(사이콜로형 위성)에 우주실증 기회를 제공하는 프로그램이다.연구 그룹은 우주 공간에서의 관측을 위한 자세 안정과 화상 해석에 임해 왔다.
스타트래커는 항성을 기준점으로 고정밀도로 자세를 결정할 수 있는 자세계로 이번에 머신 비전용 시판 카메라와 마이크로 컴퓨터를 조합하여 별 하나를 식별한다.식별 알고리즘은 종래법을 개량해 독자적으로 개발.지구 센서는 낮은 정도이지만 항상 위성에서 보이는 지구의 이미지에서 자세 추정이 가능하다.휴대용 초소형 카메라가 스타트래커 배플에 각 2개씩 설치.이와 결합된 이미지 식별기는 제한된 연산 속도에서도 높은 정밀도를 달성할 수 있도록 개발되었다.
인공위성 RAPIS-1은, 2019년 1월 17일에 JAXA의 로켓・엡실론 로켓 4호기에 탑재되어, 가고시마현의 JAXA 우치노우라 우주 공간 관측소로부터 발사 예정.탑재되는 DLAS는, 저렴하고 고성능인 민생품을 사용한 저비용의 스타트래커의 우주 동작 실증과, 심층 학습을 이용한 세계 최초의 실시간 궤도상 위성 화상 인식 실험, 한층 더 그 기술을 응용한, 지형 패턴 인식에 의한 위성의 XNUMX축 자세 계측 기술의 우주 실증을 실시한다.
연구그룹은 DLAS에 의해 발전 눈부신 초소형 인공위성을 사용한 새로운 우주산업 분야에서 일본발 기술을 어필하고 위성 탑재 부품의 시장 확대를 목표로 한다.
참고:【도쿄 공업 대학】심층 학습으로 실시간 궤도상 화상 식별을 실현 초소형 위성용 센서의 우주에서의 실증 실험 개시에(PDF)