| 基于深度学习的航天器位姿估计研究进展 |
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| 引用本文： | 朱文山,牟金震,李爽,韩飞.基于深度学习的航天器位姿估计研究进展[J].宇航学报,2023(11):1633-1644. |
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| 作者姓名： | 朱文山 牟金震 李爽 韩飞 |
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| 作者单位： | 1. 南京航空航天大学航天学院;2. 上海航天控制技术研究所;3. 上海市空间智能控制技术重点实验室 |
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| 基金项目： | 上海市青年科技启明星项目（23QC1401100）；;国家自然科学基金项目（11972182,U20B2056）；;国防基础科研项目（JCKY2018203B036,JCKY2021110B134）； |
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| 摘 要： | 从在轨应用角度出发，对近年来基于深度学习的航天器位姿估计相关研究成果进行了综述。首先，对基于传统特征提取方法的航天器位姿估计研究进展与局限性进行了归纳梳理。在此基础上，引出基于深度学习的航天器位姿估计的重要意义，并聚焦公开比赛、数据集、姿态估计方法、开源模型等方面阐述基于深度学习方法在当前和未来的关键问题与解决途径。最后，从数据集逼真度、模型可部署、多任务域适应3个维度给出了相应关键技术后续发展的方向与思路。
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| 关 键 词： | 在轨操控 交会对接 航天器智能 深度学习 位姿估计 非合作目标 |
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