Overview of visual pose estimation methods for space missions

ZHOU Rui; LIU Yanfang; QI Naiming; SHE Jiayu

doi:10.37188/OPE.20223020.2538

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Overview of visual pose estimation methods for space missions

Information Sciences | 更新时间：2022-10-27

- Overview of visual pose estimation methods for space missions
- Optics and Precision Engineering Vol. 30, Issue 20, Pages: 2538-2553(2022)
- 作者机构：
  
  哈尔滨工业大学航天学院，黑龙江哈尔滨 150090
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.37188/OPE.20223020.2538
  CLC： TP391.4;V446+.5
- Received：17 January 2022，
  
  Revised：18 February 2022，
  
  Published：25 October 2022
- 稿件说明：
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周芮,刘延芳,齐乃明等.面向空间应用的视觉位姿估计技术综述[J].光学精密工程,2022,30(20):2538-2553.

ZHOU Rui,LIU Yanfang,QI Naiming,et al.Overview of visual pose estimation methods for space missions[J].Optics and Precision Engineering,2022,30(20):2538-2553.
周芮,刘延芳,齐乃明等.面向空间应用的视觉位姿估计技术综述[J].光学精密工程,2022,30(20):2538-2553. DOI： 10.37188/OPE.20223020.2538.

ZHOU Rui,LIU Yanfang,QI Naiming,et al.Overview of visual pose estimation methods for space missions[J].Optics and Precision Engineering,2022,30(20):2538-2553. DOI： 10.37188/OPE.20223020.2538.

摘要

随着人工智能的发展，基于计算机视觉的目标识别、位姿估计技术受到了广泛关注。目前，在交会对接等空间任务中，基于计算机视觉的合作目标位姿估计技术已取得广泛应用。但在非合作目标的视觉位姿估计问题上，由于空间中存在杂散光背景、表面包覆层反射、光照强度变化剧烈等因素，导致特征提取困难、位姿估计易发散、存在累计误差等难题，这些也是亟待解决的热点问题。本文首先总结了空间任务中计算机视觉技术的发展及应用；然后，对视觉位姿估计技术进行概述，以深度学习算法作为切入点，系统地归纳了目标识别及位姿估计算法；最后，综述了深度学习在空间任务中的研究进展，并在任务需求和研究现状分析的基础上，针对空间任务的特殊性，讨论了一些未来的发展趋势。

Abstract

With the development of artificial intelligence， target recognition and pose estimation based on computer vision have received widespread attention. At present， computer-vision-based pose estimation technology for cooperative targets is being widely used in space missions， such as in rendezvous and docking. However， for noncooperative targets， complex environments， such as stray-light backgrounds， surface-coating reflections， and dramatic light changes， cause difficulties in feature extraction and pose estimation. In this paper， the methods and applications of visual-based pose estimation in space missions are summarized. Various target recognition and pose estimation algorithms， based on deep-learning algorithms， are systematically outlined. Moreover， current deep-learning algorithms in the context of space missions are discussed. Finally， the task demand of space tasks is analyzed to present some future development trends.

关键词

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