【摘 要】
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针对空间非合作航天器姿态测量时受光照和地球背景影响大的问题,提出了一种基于卷积神经网络的端到端姿态估计方法。在该方法中,主干网络采用AlexNet与ResNet。首先,移除主干
【机 构】
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北京理工大学宇航学院,中国空间技术研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61773383)。
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针对空间非合作航天器姿态测量时受光照和地球背景影响大的问题,提出了一种基于卷积神经网络的端到端姿态估计方法。在该方法中,主干网络采用AlexNet与ResNet。首先,移除主干网络末端的全连接层,并列连接3个全连接层,采用三分支网络分别对姿态角进行估计。然后,设计了将分类问题与回归问题相结合的损失函数,通过分类方法将姿态估计限定在某一范围内,再使用回归方法进一步微调姿态。姿态分类损失函数确定姿态角度基准点,姿态回归损失函数对估计角度进行微调。相较于仅采用回归方法进行姿态估计,此方法能够有效减小姿态估计平均
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