Motion reconstruction of planetary exploration rovers using neuromorphic cameras

Autonomous navigation represents a fundamental capability for planetary exploration missions, enabling robotic systems to operate in remote and unstructured environments without continuous human supervision. Planetary surfaces such as Mars pose significant challenges to perception and motion estimation, while imposing strict constraints on power, computation and communication bandwidth. Traditional frame-based vision systems may struggle under these conditions, motivating the investigation of alternative sensing paradigms. In this context, neuromorphic vision has emerged as a promising technology for space applications. In this work, the potential of event-based vision for planetary exploration is investigated through the reconstruction of rover motion using a visual–inertial odometry (VIO) framework, evaluating whether neuromorphic sensing can provide reliable motion estimation under conditions representative of planetary environments. The study is conducted within a high-fidelity Mars-like simulation environment that reproduces rover motion and environmental conditions. Synchronized visual and inertial measurements are generated, and event streams are synthesized from the visual frames to create a complete simulation-based neuromorphic vision pipeline. The results demonstrate that event-based vision can support reliable motion reconstruction in challenging planetary-like environments and highlight the potential of neuromorphic sensing for planetary exploration. Thanks to their distinctive properties, event cameras represent a promising sensing technology for future spaceborne perception systems.

La navigazione autonoma rappresenta una funzionalità fondamentale per le missioni di esplorazione planetaria, consentendo ai sistemi robotici di operare in ambienti remoti e non strutturati senza supervisione umana continua. Le superfici planetarie, come quella marziana, pongono sfide significative alla percezione e alla stima del moto, imponendo al contempo vincoli stringenti in termini di energia, capacità di calcolo e larghezza di banda per la comunicazione. I sistemi di visione basati su fotogrammi tradizionali, potrebbero incontrare difficoltà in tali condizioni, motivando quindi lo studio di paradigmi sensoriali alternativi. In questo contesto, la visione neuromorfica è emersa come una tecnologia promettente per applicazioni spaziali. In questo lavoro viene indagato il potenziale della visione basata su eventi per l'esplorazione planetaria attraverso la ricostruzione del moto di un rover, mediante un framework di odometria visuale–inerziale (VIO) che valuta se i sensori neuromorfici possano fornire una stima affidabile del moto in condizioni rappresentative degli ambienti planetari. Lo studio è condotto all'interno di un ambiente di simulazione ad alta fedeltà simile a Marte, che riproduce il moto del rover e le condizioni ambientali. Vengono generate misure visuali e inerziali sincronizzate e sono sintetizzati flussi di eventi a partire dai fotogrammi visuali per creare una pipeline di visione neuromorfica basata su dati simulati. I risultati dimostrano che la visione basata su eventi può supportare una ricostruzione affidabile del moto in ambienti planetari difficili, evidenziando il potenziale dei sensori neuromorfici per l'esplorazione planetaria. Grazie alle loro proprietà distintive, le camere ad eventi rappresentano una tecnologia sensoriale promettente per i futuri sistemi di percezione spaziale.