English(EN) Monocular Navigation Relative to Unknown Spacecraft Using a Transformer-Aided Kalman Filter

基于Transformer的卡尔曼滤波器实现单目航天器姿态估计

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-07 04:00

研究人员开发了一种新颖的管线，仅使用单目图像即可估计未知航天器的姿态。该方法集成了基于Transformer的神经网络和多状态约束卡尔曼滤波器（MSCKF），以确定目标航天器的相对位置和方向。与以前的方法不同，该管线不需要目标形状的先验知识或额外的传感器，可以泛化到未见过的航天器。该系统在SPE3R数据集上进行了训练和评估，在未知目标的姿态方面显示出3.7°的中值误差，在距离方面显示出2.2%的中值误差。 AI

影响这项研究通过实现更强大、更多功能的导航系统，推动了AI在机器人和太空探索中的应用。

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arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Pol Francesch Huc, Simone D'Amico · 2026-10-07 04:00

基于Transformer辅助卡尔曼滤波的未知航天器单目导航

arXiv:2610.07231v1 Announce Type: cross Abstract: This work presents a novel learning-based pipeline for pose estimation of unknown spacecraft using only monocular images from a single servicer. The approach combines a transformer-based neural network with a Multi-State Constrain…

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