인공지능의 발전과 함께 컴퓨터 비전을 기반으로 한 객체 인식 및 자세 추정 기술이 널리 주목받고 있다. 현재 교차 도킹 등 우주 임무에서 컴퓨터 비전 기반 협력 목표 자세 추정 기술이 널리 적용되고 있다. 그러나 비협력 목표의 시각 자세 추정 문제에서는 우주 공간 내 산란광 배경, 표면 코팅 반사, 조명 세기 급변 등 요인으로 인해 특징 추출이 어렵고 자세 추정이 발산하며 누적 오차가 발생하는 등의 난제가 존재하며, 이는 시급히 해결해야 할 핵심 문제들이다. 본 논문에서는 먼저 우주 임무에서 컴퓨터 비전 기술의 발전 및 응용을 정리하고; 그 후 시각 자세 추정 기술을 개관하며 딥러닝 알고리즘을 출발점으로 목표 인식 및 자세 추정 알고리즘을 체계적으로 정리하였다; 마지막으로 딥러닝의 우주 임무 내 연구 진전을 고찰하고, 임무 요구 및 연구 현황 분석을 바탕으로 우주 임무의 특수성을 반영한 향후 발전 방향을 논의하였다.

컴퓨터 비전;영상 처리;자세 추정;딥러닝;우주 임무