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Anomaly Detection and Target Prioritization in Planetary Imagery via the Automated Global Feature Analyzer™ (AGFA™): Progress Towards a Driver for Autonomous C⁴ISR Missions

Anomaly Detection and Target Prioritization in Planetary Ima...

引用

Conference on Micro- and Nanotechnology sensors, Systems, and Applications X

作者： Fink, Wolfgang Brooks, Alexander J. -W. Tarbell, Mark A. Univ Arizona Coll Engn Visual & Autonomous Explorat Syst Res Lab 1230 E Speedway Blvd Tucson AZ 85721 USA

ISBN: (数字)9781510617902

ISBN: (纸本)9781510617902

The Automated Global Feature Analyzer (TM) (AGFA (TM)) is a generically applicable automated sensor-data-fusion, feature extraction, feature vector clustering, anomaly detection, and target prioritization framework. AGFA (TM) operates in the respective feature space delivered by the sensor(s). In this paper we provide an overview of the inner workings of AGFA (TM) and apply AGFA (TM) to planetary imagery, representative of past, current, and future planetary missions, to demonstrate its automated and objective (i.e., unbiased) anomaly detection and target prioritization (i.e., region-of interest delineation) capabilities. Imaged operational areas are locally processed via a cascade of image segmentation, visual and geometric feature extraction, agglomerative clustering, and principal components analysis. Resulting clusters are labeled based on relative size and location in feature space. Anomalous regions may be considered immediate targets for follow-up in-situ investigation by local robotic agents, which can be directed via autonomous telecommanding, e.g., as part of a Tier-Scalable Reconnaissance mission architecture. These capabilities will be essential for driving fully autonomous (CISR)-I-4 missions of the future, since the speed of light prohibits "real time" Earth-controlled conduct of planetary exploration beyond the Moon.

关键词： Autonomous decision making sensor-data-fusion framework objective anomaly detection target prioritization agglomerative clustering principal components analysis autonomous (CISR)-I-4 systems multi-tiered robotic exploration architectures

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Tier-Scalable Reconnaissance™: The Future in Autonomous C⁴ISR Systems has arrived Progress towards an Outdoor Testbed 9

<i>Tier-Scalable Reconnaissance</i>™: The Future in Autonom...

引用

Conference on Micro- and Nanotechnology (MNT) sensors, Systems, and Applications IX

作者： Fink, Wolfgang Brooks, Alexander J. -W. Tarbell, Mark A. Dohm, James M. Univ Arizona Coll Engn Visual & Autonomous Explorat Syst Res Lab 1230 E Speedway Blvd Tucson AZ 85721 USA Fdn Adv Int Sci 24-16 Kasuga3-Chome Tsukuba Ibaraki 3050821 Japan

ISBN: (纸本)9781510608894;9781510608900

Autonomous reconnaissance missions are called for in extreme environments, as well as in potentially hazardous (e.g., the theatre, disaster-stricken areas, etc.) or inaccessible operational areas (e.g., planetary surfaces, space). Such future missions will require increasing degrees of operational autonomy, especially when following up on transient events. Operational autonomy encompasses: (1) Automatic characterization of operational areas from different vantages (i.e., spaceborne, airborne, surface, subsurface);(2) automatic sensor deployment and data gathering;(3) automatic feature extraction including anomaly detection and region-of-interest identification;(4) automatic target prediction and prioritization;(5) and subsequent automatic (re-) deployment and navigation of robotic agents. This paper reports on progress towards several aspects of autonomous (CISR)-I-4 systems, including: Caltech-patented and NASA award-winning multi-tiered mission paradigm, robotic platform development (air, ground, water-based), robotic behavior motifs as the building blocks for autonomous telecommanding, and autonomous decision making based on a Caltech-patented framework comprising sensor-data-fusion (feature-vectors), anomaly detection (clustering and principal component analysis), and target prioritization (hypothetical probing).

关键词： Autonomous (CISR)-I-4 systems smart service systems multi-tiered architectures robotic agents navigational behavior motifs sensor-data-fusion framework objective anomaly detection target prioritization

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