본 논문에서는 무중력하에서 자유운동하는 물체의 화상정보로부터 그 운동을 추정할 때의 특징점의 대응점을 선택과 샘플링 주기를 설정하는 방법을 제안하였다. 관성 좌표계를 우주 로봇에 내장된 카메라 좌표계로 치환하여 화상에서 구해진 정보로부터 대응점 문제를 해석하고, 대상 물체의 운동을 결정하는 각속도 vector $omega$를 구하는 것이 가능하다는 것을 시뮬레이션에 의하여 조사하였다. 또한, 특징점의 운동거리에 대한 상대오차가 양자화에 의해서 증가하기 때문에 샘플링 주기 ${Delta}t$가 짧으면 각속도의 상대오차는 증가한다. 역으로 샘플링 주기 ${Delta}t$가 너무 길어져도 각속도가 근사화될 때 샘를링 주기가 길기 때문에 오차가 증가한다. 한편, 정밀도는 해상도가 증가함에 따라 증가한다는 것을 확인하였다.
This paper deals with establishing correspondent points of feature pints and sampling period when we estimate object motion parameters from image information of freely moving objects in space of gravity-free state. Replacing the inertial coordinate system with the camera coordinate system which is equipped within a space robot, it is investigated to be able to analyze a problem of correspond points from image information, and to obtain sequence of angular velocity $omega$ which determine a motion of object by means of computer simulation. And if a sampling period ${Delta}t$ is shortened, the relative errors of angular velocity are increased because the relative errors against moving distance of feature points are increased by quantization. In reverse, if a sampling period ${Delta}t$ is lengthened too much, the relative error are likewise increased because a sampling period is long for angular velocity to be approximated, and we confirmed the precision that grows according to ascending of resolution.
