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摘要：基于多尺度密集结构神经网络的空间非合作目标位姿估计方法，本发明涉及航天器导航领域，具体空间非合作目标位姿估计方法。本发明的目的是为了解决现有空间非合作目标位姿估计方法在背景复杂、能见度较低的环境下位姿估计准确率低的问题。过程为：一：获取空间非合作目标图像、空间非合作目标的位置信息和空间非合作目标的四元数信息；二：将四元数信息转换为欧拉角，得到每个欧拉角的概率质量函数真值；三：获得训练好的多尺度密集结构位姿估计网络；四：将待测空间非合作目标图像输入训练好的网络，输出预测的概率质量函数，进行解码获取解码后的欧拉角；转换回四元数将与训练好的网络输出的目标位置相结合，得到目标的六自由度位姿信息。
主权项：1.基于多尺度密集结构神经网络的空间非合作目标位姿估计方法，其特征在于：所述方法具体过程为：步骤一：获取空间非合作目标图像、空间非合作目标的位置信息和空间非合作目标的四元数信息；基于空间非合作目标图像、空间非合作目标的位置信息和空间非合作目标的四元数信息构建训练集；一个空间非合作目标图像对应一个空间非合作目标的位置信息和一个空间非合作目标的四元数信息；空间非合作目标图像数量、空间非合作目标的位置信息数量、空间非合作目标的四元数信息数量均为N；步骤二：将步骤一的训练集中的四元数信息转换为欧拉角，基于软分类思想对欧拉角进行编码，得到每个欧拉角的概率质量函数真值；步骤三：构建多尺度密集结构位姿估计网络，获得训练好的多尺度密集结构位姿估计网络；步骤四：将待测空间非合作目标图像输入训练好的多尺度密集结构位姿估计网络，训练好的多尺度密集结构位姿估计网络输出预测的概率质量函数；对预测的概率质量函数进行解码获取解码后的欧拉角；将解码后的欧拉角按照步骤二转换回四元数格式将与训练好的多尺度密集结构位姿估计网络输出的空间非合作目标在X、Y、Z轴上的位置相结合，得到空间非合作目标的六自由度位姿信息。
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百度查询： 哈尔滨工业大学 基于多尺度密集结构神经网络的空间非合作目标位姿估计方法
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