【摘 要】
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空间飞行器位姿估计是空间在轨服务的基础和关键技术之一,在卫星导航和空间维护等任务中应用广泛。星载单目相机能实时、高分辨率地捕捉目标图像,计算机视觉的发展让从单目图像中获取位姿信息成为了可能。空间目标位姿估计存在场景范围大,纹理特征少、图像分辨率有限、背景环境复杂等特征。常规的位姿估计方法面对空间目标时特征提取困难、依赖于先验知识、计算量大且适应性不佳,因此,需要更多方法对空间目标估计提升精准度和加
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空间飞行器位姿估计是空间在轨服务的基础和关键技术之一,在卫星导航和空间维护等任务中应用广泛。星载单目相机能实时、高分辨率地捕捉目标图像,计算机视觉的发展让从单目图像中获取位姿信息成为了可能。空间目标位姿估计存在场景范围大,纹理特征少、图像分辨率有限、背景环境复杂等特征。常规的位姿估计方法面对空间目标时特征提取困难、依赖于先验知识、计算量大且适应性不佳,因此,需要更多方法对空间目标估计提升精准度和加强鲁棒性。本文利用深度学习强大的特征提取能力,设计了端对端的空间目标图像位姿估计方法。主要研究内容如下:（1）由于位姿估计需要较强的空间信息提取能力,将Polarized Self-Attention注意力模块嵌入到残差网络Res Net-50中,提高网络对空间特征的学习能力。并引入FRe LU激活函数到残差块,在不改变卷积的基础上激活网络中空间不敏感信息。由于空间目标的位置和姿态信息相互独立,将其解耦为两个不同网络结构分支通过回归分别得到两者信息。其中,通过全连接层回归位置,采用软分配编码方式回归姿态信息。（2）针对空间目标的位姿估计存在目标所占像素较小、图像中存在遮挡部分和姿态旋转预测对图像分辨率敏感的特点,提出在高分辨网络HRNet的基础上结合空洞卷积HDC模块,减少了下采样对图像分辨率带来的损失。结合空洞卷积用于HRNet输出阶段的各分支融合扩大了感受野,提高了位姿估计精准度,在简单背景和复杂背景图像中均表现良好。最后,采用URSO空间目标数据集进行算法验证,并给出了位置和姿态的可视化预测结果和分析,新算法可以有效提升位姿估计精准度,对空间目标位姿估计具有鲁棒性。
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