Com o desenvolvimento da inteligência artificial, as tecnologias de reconhecimento de alvos e estimativa de pose baseadas em visão computacional têm recebido ampla atenção. Atualmente, em tarefas espaciais como acoplamento e encontro, a tecnologia de estimativa cooperativa de pose baseada em visão computacional tem sido amplamente aplicada. No entanto, no problema de estimativa de pose visual para alvos não cooperativos, devido à presença de luz espalhada no espaço, reflexos de camadas superficiais e variações drásticas na intensidade da iluminação, existem dificuldades na extração de características, a estimativa de pose tende a divergir e há acúmulo de erros, representando desafios importantes que precisam ser resolvidos. Este artigo primeiro resume o desenvolvimento e a aplicação da tecnologia de visão computacional em tarefas espaciais; em seguida, apresenta uma visão geral das tecnologias de estimativa de pose visual a partir de algoritmos de aprendizado profundo, sistematizando os algoritmos de reconhecimento de alvos e estimativa de pose; finalmente, revisa os avanços da pesquisa em aprendizado profundo em tarefas espaciais e, com base na análise das demandas das missões e no status da pesquisa, discute algumas tendências futuras específicas para tarefas espaciais.

visão computacional;processamento de imagem;estimativa de pose;aprendizado profundo;tarefas espaciais