自适应航天器态势分析系统

• 作者: 奚萌 杨嘉琛 满家宝 雷宇田
• 来源期刊: 宇航总体技术
• 学科: 工学
• 关键词: 卷积神经网络 姿态估计 距离测算
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 试验与仿真
• 页码范围: 56-62
• 页数: 7页
• 分类号: TL99/V439.5
• 字数: 5372字
• 语种: 中文

摘要

利用深度学习中的卷积神经网络理论,基于单目视觉系统和带有标识物的航天器影像,实现对航天器的三维姿态角、距拍摄点距离和相对拍摄中心偏移量的精准测量.利用机器学习理论实现网络自主学习样本特征,这一方式将大幅降低动态测量的误差.同时,这种测量方式也避免了人工提取特征的复杂过程,实现任意、精准、快速测量,对航天器在组装及发射过程中的姿态估计、距离测算起到关键性作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨嘉琛	天津大学电气自动化与信息工程学院	17	139	4.0	11.0
2	雷宇田	天津大学电气自动化与信息工程学院	3	0	0.0	0.0
3	满家宝	天津大学电气自动化与信息工程学院	3	0	0.0	0.0
4	奚萌	天津大学电气自动化与信息工程学院	3	0	0.0	0.0