基于视觉的非合作空间目标三维姿态估计方法

摘要

基于视觉的非合作空间目标3维姿态估计,关键在于建立观测图像与目标模型的特征关联.当前方法往往通过采用复杂的多维特征、产生候选关联结果的方式确保特征关联的准确性,难以兼顾算法效率.为解决以上问题,该文提出一种结合深度学习技术的姿态估计方法,首先通过深度神经网络得到姿态初值,然后基于姿态初值建立图像和目标模型之间的特征关联,进而求解目标姿态.所提方法中,深度神经网络提供了稳定的姿态初值,缩小了特征关联的候选空间;在姿态初值的支撑下采取了更为高效的特征提取与匹配方法.仿真实验表明,该文方法相比于现有方法更好地兼顾了算法准确率和效率.