Being capable of estimating the pose of uncooperative objects in space has been proposed as a key asset for enabling safe close-proximity operations such as space rendezvous, in-orbit servicing and active debris removal. Usual approaches for pose estimation involve classical computer vision-based solutions or the application of Deep Learning (DL) techniques. This work explores a novel DL-based methodology, using Convolutional Neural Networks (CNNs), for estimating the pose of uncooperative spacecrafts. Contrary to other approaches, the proposed CNN directly regresses poses without needing any prior 3D information. Moreover, bounding boxes of the spacecraft in the image are predicted in a simple, yet efficient manner. The performed experiments show how this work competes with the state-of-the-art in uncooperative spacecraft pose estimation, including works which require 3D information as well as works which predict bounding boxes through sophisticated CNNs.


翻译:现已提出,能够估计空间中不合作物体的外形,是空间会合、轨道内维修和主动清除碎片等安全近距离作业的关键资产。通常的估算方法涉及传统的计算机视觉解决方案或深层学习技术的应用。这项工作探索了一种基于DL的新方法,利用进化神经网络来估计不合作航天器的外形。与其他方法相反,拟议的CNN直接反射并不需要任何先前的3D信息。此外,图像中航天器的捆绑箱以简单而有效的方式预测。所进行的实验表明,这项工作如何与不合作航天器中的最新技术相竞争,包括需要3D信息的工程以及预测通过复杂的CNN的捆绑箱的工程。

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