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公开(公告)号：CN120046234A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202411905333.9
申请日：2024-12-23
Applicant: 上海航天控制技术研究所
Abstract: 本专利提出一种微纳星群多视角感知、博弈及规划的实验设计方法，包括：对微纳星群模拟器及目标模拟器进行设计；地面实验环境仿真与初始化完成空间微重力环境、复杂空间光照环境、测量数据链路的初始化；微纳星群模拟器完成图像采集、传输，中央处理器的多视角融合感知模块进行图像融合与位姿输出；博弈决策模块通过输入的位姿预测星群轨迹信息；规划控制模块通过控制星群模拟器的喷气流量使得微纳星抵达预定位置；动捕系统通过运动捕捉摄像机、视觉标志点等全程评估星群轨迹执行情况。本发明提出的地面实验设计方法，具备了多颗微纳星自主信息协同的能力，实现了多视角融合感知、博弈决策及规划控制的全流程地面实验验证。
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公开(公告)号：CN114359651B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202111412753.X
申请日：2021-11-25
Applicant: 上海航天控制技术研究所
IPC: G06V20/56 , G06V20/70 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/096 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种非合作目标部组件智能感知方法，电子设备及存储介质，所述方法用于对空间非合作目标部组件动态进行在线智能识别与检测，包括：构建一预训练特征提取网络模型；结合所述预训练特征提取网络模型，基于元学习的小样本构建目标快速检测网络模型；将实时获取的所述非合作目标部组件的待检测图像数据集输入至所述目标快速检测网络模型内，输出感知结果。本发明解决了机械臂在轨抓捕和部件拆卸精细操作等任务中的非合作目标部组件动态在线智能识别与检测，具有目标识别泛化性高、学习速度快及环境自适应能力强等优点。
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公开(公告)号：CN114419246A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202111507866.8
申请日：2021-12-10
Applicant: 上海航天控制技术研究所
Abstract: 本发明提供一种空间目标即时稠密重建方法，包含：S1、通过深度相机获取空间目标的RGB‑D图像，将该图像的深度图转化为对应的点云，得到点云中各点的三维坐标与法向量，利用迭代最近点算法初始化相邻深度图的位姿，并使用面元表示空间目标的稠密模型；S2、以几何误差/光度一致性为约束条件，将当前帧的深度图/彩色图与所述稠密模型预测的先前帧的深度图/彩色图进行配准，估计当前时刻的相机姿态；S3、对当前帧进行编码，比对当前帧与数据库存储的先前帧的编码值，判断是否更新关键帧；判断空间目标的翻滚运动是否存在闭环，若存在闭环，将当前帧向最相似的关键帧配准，应用变形图优化稠密模型，消除累积误差。
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公开(公告)号：CN110531372A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910654687.3
申请日：2019-07-19
Applicant: 上海航天控制技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种合作目标位置与姿态的估计方法，包含以下步骤：从激光雷达采集的强度图和深度图中提取合作目标标示区域的关键特征点；利用确定性退火实现合作目标标示区域的数学模型关键特征点与观测模型关键特征点的匹配；利用关键特征点匹配信息，基于奇异值分解算法解算位置与姿态解算公式中的旋转矩阵与平移向量，获得合作目标的相对位置与姿态信息。本发明采用激光雷达的测量方式，可以有效降低环境光对估计结果的影响，激光雷达采集的图像提供了每个像素的强度和相对距离信息，增强了测量的鲁棒性和实时性，同时，最终解算合作目标位置与姿态信息过程中，计算量少。
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公开(公告)号：CN120046089A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202411905331.X
申请日：2024-12-23
Applicant: 上海航天控制技术研究所
Abstract: 本发明公开一种微纳星群多视角交互融合感知仿真系统，包括：动力学数据包解析模块输出目标星数量、观测星数量、星间距离、目标星与观测星之间的观测距离；交互界面光学参数模块设定光学载荷、成像分辨率、相机焦距等光学参数；目标特性模拟模块对目标星的特性进行设置；光学环境仿真模块模拟空间环境，并生成光照、大小、位置动态变化的目标多视角观测序列图像，通过成像结果传输模块通过UDP网络传输给星群决策模块；星群决策模块将图像进行多视角融合，并感知图像中的目标数量、相对轨道，并与动力学数据包解析模块中的目标星数量与观测距离对比，判断感知准确性。本发明实现微纳星群多视角交互融合感知仿真，为微纳星群天基部署提供技术支撑。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117876882A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311846145.9
申请日：2023-12-29
Applicant: 上海航天控制技术研究所
IPC: G06V20/13 , G06V10/44 , G06T7/13 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0495 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种融合深度学习与弧段组合的卫星对接环识别方法，包含：步骤S1，自作航天器对接环的数据集；步骤S2，将含有对接环的航天器图像输入到YOLOv3网络进行对接环的二维检测框定位，将对接环的二维检测框定义为活跃集B，计算活跃集区域的二维信息熵，将二维信息熵的值作为Canny算子的阈值Th；步骤S3，将边拟合成弧段；步骤S4，检验一弧段的任意6个交点是否存在断点；步骤S5，将弧段分类到四个象限，属于同一象限的弧段首尾连接，属于不同象限的弧段判断是否形成一个椭圆；步骤S6，椭圆内接六边形中，六个顶点的连线将与椭圆的中心线相交于3个点；若3个点的特征数等于‑1，所提取的对接环完整，若不等于‑1，所提取的对接环椭圆特征存在虚假。
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公开(公告)号：CN117741708A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311512655.2
申请日：2023-11-14
Applicant: 上海航天控制技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于GNSS多径信号的空间目标在轨发现和导航方法，具体包含以下步骤：S1、观测卫星发现空间多径信号，并排除漏信号干扰；S2、利用多径信号逆追迹，估计多径信号的参数，获得目标反射面的信息；S3、确认目标并给出目标的导航信息。本发明能够在无先验信息和地面设备支持的情况下，凭借观测星搭载的GNSS接收机接收到空间目标反射的GNSS多径信号，完成空间目标的发现和位置确定，具有广泛的适用性。
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公开(公告)号：CN114359651A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111412753.X
申请日：2021-11-25
Applicant: 上海航天控制技术研究所
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种非合作目标部组件智能感知方法，电子设备及存储介质，所述方法用于对空间非合作目标部组件动态进行在线智能识别与检测，包括：构建一预训练特征提取网络模型；结合所述预训练特征提取网络模型，基于元学习的小样本构建目标快速检测网络模型；将实时获取的所述非合作目标部组件的待检测图像数据集输入至所述目标快速检测网络模型内，输出感知结果。本发明解决了机械臂在轨抓捕和部件拆卸精细操作等任务中的非合作目标部组件动态在线智能识别与检测，具有目标识别泛化性高、学习速度快及环境自适应能力强等优点。
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公开(公告)号：CN117893676A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311701343.6
申请日：2023-12-12
Applicant: 上海航天控制技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种微纳卫星群多视角空间目标感知方法，包括：通过微纳卫星群对空间目标进行多视角拍摄；对拍摄的多视角图像进行矫正与补全；根据多视角图像对空间目标进行分布式三维模型重建；对空间目标进行实时位姿估计；对空间目标进行运动预测；对空间目标的行为识别。本发明提出的微纳卫星群多视角空间目标感知方法，由多颗微纳卫星携带轻小低功耗敏感器，对空间目标实施多模式协同观测，通过多源观测信息的协同融合处理，可以满足6星协同的下的目标精细化感知，三维重建精度优于85％，位姿估计精度优于10cm@20m和1°@20m，运动与行为判别准确率优于70％，实现更准确、更可靠、更快速、更灵活的感知测量与相对运动估计，实现对空间目标的感知。
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公开(公告)号：CN111209915B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN201911351800.7
申请日：2019-12-25
Applicant: 上海航天控制技术研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于深度学习的三维图像同步识别和分割方法，采用Faster RCNN网络实现对空间非结构复杂环境的三维图像的目标分类和目标检测，采用U‑Net网络实现对空间非结构复杂环境的场景的语义分割和实例分割，最终获得空间目标或部组件实体，基于目标分类、目标检测、语义分割和实例分割结果实现目标的智能识别和场景理解。本发明基于深度学习实现空间非结构复杂环境目标识别、目标检测、语义分割和实例分割等智能感知，完成空间非结构复杂环境场景解析与表征，解决了目标识别和场景理解存在的识别鲁棒性差、泛化性差以及难以获得更深层次语义信息的问题，为在轨抓捕和精细操作奠定基础。
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