Sep, 2018

使用卷积神经网络进行非合作空间器交会姿态估计

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TL;DR本文介绍了一种基于卷积神经网络的单目视觉姿态确定方法，涉及对姿态空间进行离散处理并使用 CNN 进行训练的设计和验证，同时提出了一种用于生成任何航天器 3D 模型高保真度图像的图像合成流水线，并通过分类和姿态准确性评估指标表明该体系结构具有理想的稳健性和可伸缩性。
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发现论文，激发创造
  • 非合作空间器鲁棒性学习姿态估计

    提出了一种新的卷积神经网络架构及训练过程，可对非合作空间器进行姿态估计，通过对合成图像的纹理随机化进行训练的 CNN 表现出更好的性能，在单张图片中采用回归 2D 关键点的方法解决了空间像素限制问题。

    Sep, 2019

  • 利用单目图像实时、适航、非合作航天器姿态估计

    本文提出了一种基于卷积神经网络的单目位姿估计系统，结合基于 Blender 的合成数据生成方案，能够从纯合成训练数据泛化到北美洲猫头鹰飞船的真实空间图像，并在低功耗硬件上实现实时性。

    Jan, 2021

  • 利用神经网络进行非合作汇合的姿态估计

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    Jun, 2019

  • 使用卷积神经网络进行轨道上组装辅助相对姿态估计

    本篇论文使用卷积神经网络用于辅助空间装配任务中的物体追踪和位姿预测，通过模拟器生成的数据集训练后，证明该模型相对于其他基于手工特征提取的方法更加稳健可靠。

    Jan, 2020

  • 基于深度学习的单目航天器姿态估计调查：现状、局限和前景

    本文综述了当前基于深度学习的航天器姿态估计方法，比较了混合模块化管道和直接端到端回归方法的算法，在姿态精度、网络架构和模型大小等方面进行了讨论，并探讨了用于训练和测试这些方法的现有单目航天器姿态估计数据集以及通过模拟器和实验室 / 空间照片生成的数据之间的差距和性能下降问题。

    May, 2023

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    Apr, 2021

  • 基于逼真渲染的深度学习航天器姿态估计

    利用深度学习和逼真的渲染技术进行空间交会、对接和空间碎片清理中的六自由度姿态估计，通过提出一种面向方向软分类的深度学习框架，通过在 Unreal 引擎 4 上构建模拟器生成标注图像，且在欧洲航天局的姿态估计竞赛中取得了第三名和第二名的优异成绩。

    Jul, 2019

  • 多目标单目视觉下的车辆姿态和形状估计

    本文介绍了一种通过卷积神经网络提取车辆关键点，并利用交叉投影优化方法估算 3D 姿态，采用层级线框约束方法估算车辆形状的精确方法，可以应用于智能交通领域的视频监控网络，实现车辆定位和跟踪。实验结果表明，该方法在估算车辆姿态和形状方面表现优于现有的单目和立体方法。

    Feb, 2018

  • 卫星姿态估计挑战赛：数据集、竞赛设计与结果

    该研究以卫星姿态估计数据集为基础，对基于单目视觉的方法进行分析，在对 48 名参赛者分析竞赛表现的基础上，探讨了卫星姿态估计问题的挑战和改进方向。

    Nov, 2019

  • 对于轨道 6D 位姿估计的领域泛化

    我们提出了一种通过多任务学习和积极的数据增强策略来改善网络的领域泛化能力，从而实现相对 6D 姿态和空间飞行器姿态估计的跨领域问题。

    Jun, 2024