Dynamic Scene 3D Reconstruction of an Uncooperative Resident Space Object

📄 arXiv: 2509.07932v1 📥 PDF

作者: Bala Prenith Reddy Gopu, Timothy Jacob Huber, George M. Nehma, Patrick Quinn, Madhur Tiwari, Matt Ueckermann, David Hinckley, Christopher McKenna

分类: cs.CV

发布日期: 2025-09-09

💡 一句话要点

针对非合作空间目标的动态场景三维重建，评估并优化现有算法性能。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 三维重建 非合作目标 动态场景 在轨服务 主动碎片清除

📋 核心要点

  1. 现有方法难以准确重建翻滚等动态非合作空间目标的三维模型，限制了在轨服务和碎片清除任务的规划。
  2. 论文利用仿真环境生成真实光照条件下的图像序列，并评估现有三维重建算法在动态场景下的性能。
  3. 初步实验表明，Neuralangelo在静态场景重建中表现出良好的质量，为后续动态场景重建评估奠定基础。

📝 摘要（中文）

本文旨在解决在轨服务(OOS)和主动碎片清除(ADR)任务中，对非合作空间目标(RSO)进行几何和运动特性评估的挑战。针对翻滚的非合作目标，研究评估了现有最先进的动态场景三维重建算法的性能，重点关注其生成高保真、几何精确模型的能力。为了支持评估，我们使用Isaac Sim开发了一个仿真环境，以生成在真实轨道光照条件下翻滚卫星的物理精确的2D图像序列。初步的静态场景结果表明，Neuralangelo具有良好的重建质量。通过Cloud Compare (CC)比较，重建的3D网格与原始CAD模型非常匹配，误差和伪影极小。重建的模型能够捕捉到任务规划所需的关键细节。这为我们正在进行的动态场景重建评估提供了基线。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决非合作空间目标（RSO）的三维重建问题，特别是在目标发生翻滚等动态变化的情况下。现有方法在处理此类动态场景时，难以保证重建模型的几何精度和高保真度，这对于后续的在轨服务和主动碎片清除任务至关重要。现有方法的痛点在于难以适应光照变化、目标姿态变化以及缺乏足够的训练数据。

核心思路：论文的核心思路是利用仿真环境生成大量逼真的训练数据，并评估现有先进的三维重建算法在这些数据上的性能。通过仿真数据，可以控制光照条件、目标姿态等因素，从而更好地分析算法的优缺点。同时，选择Neuralangelo作为初步评估对象，因为它在静态场景重建方面表现出色，有望为动态场景重建提供借鉴。

技术框架：整体框架包括以下几个主要阶段：1) 使用Isaac Sim仿真环境生成包含翻滚卫星的2D图像序列，模拟真实的轨道光照条件。2) 选择Neuralangelo作为三维重建算法进行评估。3) 使用Cloud Compare (CC)将重建的3D模型与原始CAD模型进行比较，评估重建质量，包括几何精度和细节捕捉能力。4) 分析评估结果，为后续动态场景重建算法的选择和优化提供依据。

关键创新：论文的关键创新在于构建了一个逼真的仿真环境，用于生成非合作空间目标的动态场景图像序列。该仿真环境能够模拟真实的轨道光照条件和目标运动，为三维重建算法的评估和训练提供了可靠的数据基础。此外，论文还初步评估了Neuralangelo在静态场景重建中的性能，为后续动态场景重建研究提供了参考。

关键设计：在仿真环境的设计中，需要精确模拟轨道光照条件，包括太阳光照角度、强度等。同时，需要对卫星的翻滚运动进行建模，确保运动的物理真实性。在Neuralangelo的使用中，需要根据仿真数据的特点进行参数调整，例如学习率、迭代次数等。Cloud Compare (CC)用于评估重建模型的几何精度，可以计算模型之间的距离误差、表面法向量差异等指标。

📊 实验亮点

论文初步实验结果表明，Neuralangelo在静态场景下能够高质量地重建非合作空间目标的三维模型。重建模型与原始CAD模型高度匹配，误差和伪影极小，能够捕捉到任务规划所需的关键细节。这些结果为后续动态场景重建评估奠定了坚实的基础，并验证了仿真环境的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于在轨服务(OOS)和主动碎片清除(ADR)任务中，用于精确重建非合作空间目标的三维模型，从而为任务规划、目标抓取和操作提供关键信息。此外，该方法还可扩展到其他动态场景的三维重建，例如机器人导航、自动驾驶等领域，具有重要的实际应用价值和广阔的发展前景。

📄 摘要（原文）

Characterization of uncooperative Resident Space Objects (RSO) play a crucial role in On-Orbit Servicing (OOS) and Active Debris Removal (ADR) missions to assess the geometry and motion properties. To address the challenges of reconstructing tumbling uncooperative targets, this study evaluates the performance of existing state-of-the-art 3D reconstruction algorithms for dynamic scenes, focusing on their ability to generate geometrically accurate models with high-fidelity. To support our evaluation, we developed a simulation environment using Isaac Sim to generate physics-accurate 2D image sequences of tumbling satellite under realistic orbital lighting conditions. Our preliminary results on static scenes using Neuralangelo demonstrate promising reconstruction quality. The generated 3D meshes closely match the original CAD models with minimal errors and artifacts when compared using Cloud Compare (CC). The reconstructed models were able to capture critical fine details for mission planning. This provides a baseline for our ongoing evaluation of dynamic scene reconstruction.