온보드 경량 AI 크레이터 탐지 기반 달 착륙 TRN(지형상대항법) 폐루프 시뮬레이터 — AI 탐지기를 mAP가 아닌 착륙 오차 분포(CEP)로 평가한다.
lunar-trn/
CLAUDE.md config.yaml README.md requirements.txt
sim/ dynamics.py guidance.py ekf.py measurement.py loop.py mc.py
perception/ camera.py labeler.py detect.py associate.py pnp.py bench_tau.py
data/ crop.py catalog.py raw/(gitignore) processed/
unity/ Assets/Editor/SceneBuilder.cs Assets/Scripts/RenderServer.cs client.py README.md
scripts/ check_env.py run_closed_loop.py sweep_tau.py run_mc.py make_dataset.py
train.py export_int8.py eval_det.py calibrate_measurement.py
analyze_altitude_band.py check_projection.py make_slide_assets.py
tests/ docs/ results/ figs/ logs/ frames/
라벨 자동 생성 합성 하강 데이터셋(1000 + 297프레임, 1.33 GB): Google Drive 다운로드 — 구성·출처·SHA256·재생성 방법은 docs/dataset_card.md.
Python ≥ 3.11, NVIDIA GPU(CUDA 12.8 이상 빌드 필요).
py -3.12 -m venv .venv
.venv\Scripts\python -m pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128
.venv\Scripts\python -m pip install -r requirements.txt
.venv\Scripts\python scripts\check_env.py # results/env.json 생성
.venv\Scripts\python -m pytest -q