典型文献
基于三维点云重建的助推器位姿估计
文献摘要：
助推器分离是运载火箭发射过程中的关键动作之一,常用的激光雷达姿态测量技术在助推器分离阶段受外界干扰严重,难以准确获得位姿.基于视觉的助推器位姿变化测量技术具有优秀的抗干扰能力,通过搭建三维点云重建网络,以图像为输入,三维点云为输出,在构建的助推器分离过程的图像-点云数据上进行了训练和测试,对测试重建的助推器点云使用主成分分析的方法完成了位姿的估算.测试结果表明,所建立的三维点云重建网络可以根据仿真图像数据,精确测量助推器分离阶段的位姿变化,在R2score指标下,对三维坐标的预测分数均在0.98以上,姿态角平均误差约为21°,预测分数则均在0.80以上.
文献关键词：
神经网络;三维点云重建;生成式模型;主成分分析;位姿估计
中图分类号：
作者姓名：
肖爱群;姜鸿翔
作者机构：
北京宇航系统工程研究所,北京 100076;北京航空航天大学宇航学院,北京 100191
文献出处：
引用格式：
[1]肖爱群;姜鸿翔-.基于三维点云重建的助推器位姿估计)[J].中国空间科学技术,2022(03):74-81
A类：
R2score
B类：
三维点云重建,助推器,位姿估计,运载火箭,火箭发射,激光雷达,姿态测量,测量技术,外界干扰,位姿变化,抗干扰能力,重建网络,以图,分离过程,点云数据,试重,仿真图像,图像数据,精确测量,三维坐标,姿态角,平均误差,数则,生成式模型
AB值：
0.290843
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