Оценивание ориентации и положения некооперативного космического аппарата при сближении на основе нейронной сети

В статье представлен метод Spacecraft Pose Network (SPN) — первый метод на основе нейронной сети для бортового оценивания пространственного положения и ориентации, то есть относительных положения и ориентации, известного некооперативного космического аппарата с использованием монокулярного зрения. В отличие от других современных подходов к оцениванию пространственного положения и ориентации для космических применений, метод SPN не требует разработки признаков, спроектированных вручную, и использует только одно полутоновое изображение для определения положения и ориентации космического аппарата относительно камеры. Метод SPN применяет сверточную нейронную сеть (CNN) с тремя ветвями для решения задачи оценивания относительной ориентации. Первая ветвь CNN запускает современный алгоритм обнаружения объектов для выявления на входном изображении двумерной ограничивающей рамки вокруг целевого космического аппарата. Затем область внутри двумерной ограничивающей рамки используется двумя другими ветвями CNN для определения относительной ориентации: сначала входная область классифицируется по дискретным грубым меткам ориентации, после чего выполняется регрессия более точной оценки. Далее метод SPN оценивает относительное положение, используя ограничения, задаваемые обнаруженной двумерной ограничивающей рамкой и оцененной относительной ориентацией. Кроме того, благодаря обнаружению двумерных ограничивающих рамок подсистем целевого космического аппарата метод SPN легко обобщается на оценивание положения и ориентации объектов с различной геометрией. Наконец, для упрощения интеграции с навигационными фильтрами и обеспечения непрерывного сопровождения положения и ориентации метод SPN оценивает неопределенность, связанную с полученной оценкой. Вторым результатом статьи является создание набора данных Spacecraft PosE Estimation Dataset (SPEED), который используется для обучения и оценки эффективности метода SPN. SPEED включает синтетические изображения, а также реальные изображения камеры макета космического аппарата Tango из миссии PRISMA. Синтетические изображения создаются путем объединения визуализаций трехмерной модели космического аппарата, выполненных на основе OpenGL, с реальными изображениями Земли, содержащими...