【摘 要】
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针对远距离非合作慢旋目标位姿估计精度问题,提出一种融合图像超分辨与视觉SLAM的相对位姿估计方法.算法主要包含3个步骤:通过梯度引导生成式对抗超分辨技术,提升目标图像的质量以获取更多更高质量的特征点;构建特征数据库实现当前帧与特征数据库的匹配,提升旋转目标的特征跟踪稳定性;利用图优化对多帧图像进行联合位姿优化,消除累计误差,得到更为精确的估计结果.为稳定网络的训练,将自然进化算法引入到对抗训练中.为增强模型的泛化性和鲁棒性,实验中的数据集采用半物理仿真获得.实验结果表明,当等效距离为25 m且失效卫星以2
【机 构】
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上海航天控制技术研究所,上海 201109;上海市空间智能控制技术重点实验室,上海 201109;南京航空航天大学 航天学院,南京 211106;上海航天控制技术研究所,上海 201109;上海市空间
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针对远距离非合作慢旋目标位姿估计精度问题,提出一种融合图像超分辨与视觉SLAM的相对位姿估计方法.算法主要包含3个步骤:通过梯度引导生成式对抗超分辨技术,提升目标图像的质量以获取更多更高质量的特征点;构建特征数据库实现当前帧与特征数据库的匹配,提升旋转目标的特征跟踪稳定性;利用图优化对多帧图像进行联合位姿优化,消除累计误差,得到更为精确的估计结果.为稳定网络的训练,将自然进化算法引入到对抗训练中.为增强模型的泛化性和鲁棒性,实验中的数据集采用半物理仿真获得.实验结果表明,当等效距离为25 m且失效卫星以25(°)/s的速度旋转时,目标图像经超分辨网络增强后,能够实现连续稳定的长时间测量.
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