The InfraRed Imaging Spectrograph (IRIS) will be a first-light client instrument for the Narrow Field Infrared Adaptive Optics System (NFIRAOS) on the Thirty Meter Telescope. IRIS includes three configurable tip/tilt (TT) or tip/tilt/focus (TTF) On-Instrument Wavefront Sensors (OIWFS). These sensors are positioned over natural guide star (NGS) asterisms using movable polar-coordinate pick-off arms (POA) that patrol an approximately 2-arcminute circular field-of-view (FOV). The POAs are capable of colliding with one another, so an algorithm for coordinated motion that avoids contact is required. We have adopted an approach in which arm motion is evaluated using the gradient descent of a scalar potential field that includes an attractive component towards the goal configuration (locations of target stars), and repulsive components to avoid obstacles (proximity to adjacent arms). The resulting vector field is further modified by adding a component transverse to the repulsive gradient to avoid problematic local minima in the potential. We present path planning simulations using this computationally inexpensive technique, which exhibit smooth and efficient trajectories.


翻译:红外成像分光谱仪(IRIS)将是三十米望远镜上近距离红外红外调频光学系统(NFIRAOS)的首亮客户工具,它包括三种可配置的小脚/板(TT)或小脚/板/焦点(TTF)在仪器波形前传感器(OIWFS)上。这些传感器位于使用移动极坐标接击臂(POA)对大约2分钟环形视场(FOV)进行巡逻的自然导星(NGS)射线器(NGS)上。 POA能够相互碰撞,因此需要一种协调动作的算法,以避免接触。我们采取了一种方法,即使用一个具有向目标配置(目标恒星的位置)的梯度偏移和避免障碍(靠近相邻臂)的反向部件(POA)的自然导线(POA)上。由此形成的矢量场进一步修改,将一个部件反向反向反向反向视野(FOV)外移动,从而避免进行接触。我们目前采用这种高压式的模型模拟,从而避免了当地微变式模型,从而避免了当地的微变现,从而避免了这种方法,从而避免了本微变现式的微变现式的微变式的微变式的微变式的模拟,我们式的微变式的模拟,从而避免了这种技术。

0
下载
关闭预览

相关内容

Iris数据集是常用的分类实验数据集,由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集,是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集,分为3类,每类50个数据,每个数据包含4个属性。可通过花萼长度,花萼宽度,花瓣长度,花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于(Setosa,Versicolour,Virginica)三个种类中的哪一类。
知识图谱推理,50页ppt,Salesforce首席科学家Richard Socher
专知会员服务
105+阅读 · 2020年6月10日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
149+阅读 · 2019年10月12日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
无人机视觉挑战赛 | ICCV 2019 Workshop—VisDrone2019
PaperWeekly
7+阅读 · 2019年5月5日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Neural Speech Synthesis with Transformer Network
Arxiv
5+阅读 · 2019年1月30日
VIP会员
相关资讯
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
无人机视觉挑战赛 | ICCV 2019 Workshop—VisDrone2019
PaperWeekly
7+阅读 · 2019年5月5日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员