小惑星探査ミッションでは探査機を精密に誘導したり，安全に小惑星に着陸させるために小惑星の詳細な形状と運動を把握するグローバルマッピングと呼ばれる作業が不可欠であるが，それらの情報はミッション開始段階では未知なことがほとんどであり，宇宙航空研究開発機構による「はやぶさ」，「はやぶさ２」プロジェクトでは人間が手動で画像を解析し小惑星の形状や探査機の姿勢の推定を行った．これらの作業は多大な人的資源及び時間を消費するものであるため，これらの作業の自動化は強く望まれている． 本研究ではグローバルマッピングの自動化に関する新たなアプローチを提案することを目的としている．提案手法では一度に最適化するパラメタの数を大幅に削減し，小惑星の剛体制約を用いることで，従来手法に比べ精度を多少落としながらも少ない計算資源で高速に大規模な点群を推定するものとなっている．提案手法の有効性を示すために小惑星探査機「はやぶさ２」が撮影した小惑星「リュウグウ」の複数の画像列を用いて実験を行った．実験の結果，本手法のアプローチが有効であることを確認した．
