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Spin State Estimation of Tumbling Small Bodies

机译：翻滚小物体的自旋状态估计

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摘要

It is expected that a non-trivial percentage of small bodies that future missions may visit are in non-principal axis rotation (i.e. "tumbling"). The primary contribution of this paper is the application of the Extended Kalman Filter (EKF) Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) method to estimate the small body spin state, mass, and moments of inertia; the spacecraft position and velocity; and the surface landmark locations. The method uses optical landmark measurements, and an example scenario based on the Rosetta mission is used. The SLAM method proves effective, with order of magnitude decreases in the spacecraft and small body spin state errors after less than a quarter of the comet characterization phase. The SLAM method converges nicely for initial small body angular velocity errors several times larger than the true rates (effectively having no a priori knowledge of the angular velocity). Surface landmark generation and identification are not treated in this work, but significant errors in the initial body-fixed landmark positions are effectively estimated. The algorithm remains effective for a range of different truth spin states, masses, and center of mass offsets that correspond to expected tumbling small bodies throughout the solar system.
机译：可以预期，将来的特派团可能会访问的小型机构中，有一定比例的是非主轴旋转（即“翻滚”）。本文的主要贡献是应用扩展卡尔曼滤波器（EKF）同时定位和映射（SLAM）方法来估计小物体的自旋状态，质量和惯性矩。航天器的位置和速度;以及地标位置。该方法使用光学界标测量，并使用基于Rosetta任务的示例方案。 SLAM方法被证明是有效的，在不到四分之一的彗星表征阶段之后，航天器的数量级减小，小物体旋转状态误差减小。对于初始的小体角速度误差，SLAM方法可以很好地收敛，其误差是真实速率的几倍（有效地没有对角速度的先验知识）。表面地标的生成和识别未在此工作中处理，但是有效地估计了初始的人体固定地标位置的重大错误。该算法对于一系列不同的真相自旋状态，质量和质心偏移保持有效，这些偏移对应于整个太阳系中预期的翻滚小物体。

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