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논문 기본 정보

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저자정보
Mohomad Aqeel Abdhul Rahuman (경북대학교) 이규만 (경북대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 2024 제39회 제어로봇시스템학회 학술대회
발행연도
2024.7
수록면
852 - 857 (6page)

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Planetary descent vehicles operating in distant celestial bodies face challenges in navigation, lacking robust data sources such as GPS commonly available in low Earth orbits. Traditional inertial navigation systems have historically led to a significant accumulation of large inertial navigation errors, often several kilometers off target because of prolonged descent times. The terrain relative navigation (TRN), has emerged as a solution to navigate without reliance on Earth-based data, utilizing observations of the surrounding terrain to provide essential updates, reducing landing errors significantly. This article provides an overview of recent advancements in TRN approaches within space exploration, covering a range of methods including template matching and pattern matching. This review finds template matching and pattern matching as prominent methods in TRN, noting a growing trend of integrating deep learning methodologies combined with other techniques. This integration marks a significant progression in TRN approaches, indicating an increasing adoption of advanced strategies that blend traditional and modern technologies to improve navigation accuracy and reliability.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Template-Matching Approach
3. Pattern-Matching Approach
4. Deep Learning Integrated Approach
5. Conclusion
참고문헌

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