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SPE3R
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基于Transformer的卡尔曼滤波器实现单目航天器姿态估计
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。
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DreamSat-Pose 框架从单个图像估计航天器姿态
研究人员开发了 DreamSat-Pose，一个用于从单个图像估计未知航天器六自由度姿态的新框架。该系统首先重建目标的三维形状模型，然后使用学习到的 2D-3D 对应关系来确定其姿态。该方法利用 DINOv3 视觉 Transformer 进行图像特征提取，并利用图卷积神经网络进行几何特征提取，在 SPE3R 数据集上实现了 0.157 度的平均指向误差，优于 FoundationPose 基线。