宇宙ロボティクス向けデータ融合フレームワーク「InFuse」、オープンソースで公開

何が起きたか

H2020プロジェクトInFuseは、宇宙ロボティクス向けのデータ融合フレームワークを開発し、オープンソースとして公開した。このフレームワークは、軌道および惑星の両方の応用に対応し、自然環境と人工環境の両方での知覚と航法のための包括的なデータ融合技術を提供する。プロジェクトは全体的な目標を完全に達成したとしている。

詳細

InFuseの最上位目標は、宇宙ロボティクスに適用可能な、知覚と航法のための包括的なデータ融合技術を提供するデータ融合フレームワークを開発することだった。この目標は完全に達成され、オープンソースのInFuse CDFF（Common Data Fusion Framework）がリリースされた。CDFFは軌道および惑星の両方の応用に対応し、自然環境と人工環境の両方の知覚データ処理を扱う。実装されたデータ融合機能は包括的で、多くのOOS（軌道上サービス）および惑星ロボティクスシナリオに対応できる。 プロジェクトは5つの具体的な目標（SO1〜SO5）を設定していた。SO1では、データ融合のための基本機能を開発し、広範囲の知覚・航法アルゴリズムに適用できる頑健性を持たせた。カルマンフィルタの変種など、基本的なデータ融合アルゴリズムが実装され、CDFFでリリースされたほとんどの知覚・航法アルゴリズムで使用された。これらの頑健性と性能は、DFPC（Data Fusion Product Component）レベルでのみ評価され、個々のDFN（Data Fusion Node）アルゴリズムレベルでは評価されなかった。 SO2では、知覚関連のデータ融合技術を扱い、ターゲット追跡やモデル再構築などの機能が統合された。代替センサーデータも調査されたが、実験的なものであり、関連ソフトウェアはInFuseのCDFFベースラインリリースには統合されなかった。SO3では、航法のためのデータ融合技術を扱い、構造化および非構造化環境での位置特定がカバーされた。軌道応用では、近距離から中距離の航法に焦点が当てられた。 SO4では、フレームワーク内のデータ融合技術と製品へのアクセスをサポートするツール群を開発し、2つの補完的なデータ製品管理ツールが実装された。SO5では、InFuseの2つの参照実装（RI）が実装された。1つは軌道用、もう1つは惑星用である。軌道RIは主にDLRのOOS施設と関連データセットで検証され、惑星RIはDLRのPEL施設、DFKIのSherpaプラットフォーム（DLRが開発したモジュール式知覚ベンチで拡張）、およびCNRSのManaおよびMinnieローバープラットフォームで得られたデータセットで検証された。 InFuseの成果は6本の査読付き論文として発表され、コンソーシアムは現在、ジャーナル論文（2本進行中）や査読付き論文として結果を活用するプロセスにある。InFuse CDFFは最終的にGitLabでオープンソースソフトウェアとしてリリースされ、ロボット工学コミュニティに広く公開された。フレームワークは宇宙ロボティクス向けに設計されているが、より広いコミュニティのニーズにも対応している。

Key Facts

なぜ重要か

InFuseは、宇宙ロボティクスにおけるデータ融合の包括的なフレームワークをオープンソースとして提供することで、軌道上サービスや惑星探査などの分野でのロボット開発を加速させる可能性がある。また、宇宙ロボティクス以外のロボット工学コミュニティにも応用が期待される。