一种基于NeRF的空间非合作机动目标联合定位与建模的方法技术

本发明专利技术公开了一种基于NeRF的空间非合作机动目标联合定位与建模的方法。通过搭载在抓捕星上的单目深度相机在逼近目标星的过程中获取多帧连续RGB‑D图像，使用神经网络隐式地表征目标星的几何结构及外观颜色特征，经过渲染获得采样像素的RGB‑D值，利用与真值之间的偏差构造代价函数优化神经网络的参数，实现对目标星的结构与外观的三维重建，并同时估计抓捕星相对目标星的位姿信息。本发明专利技术方法能够对位观测到的部位进行合理预测，避免空洞，充分利用NeRF中的信息同时完成三维重建与位姿估计并具有较强的抗噪声能力。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于计算机视觉，具体涉及一种基于nerf的空间非合作机动目标联合定位与建模的方法。

技术介绍

1、随着对空间资源竞争的加剧，航天器在轨期间更容易受到来自非合作机动目标异常交会的威胁，发展空间态势感知能力可极大提高在轨航天器的生存能力，并能够为进一步的博弈攻防奠定基础。联合定位与建模技术能够提供目标的三维信息以及目标的位姿信息，辅助航天器准确感知和评估空间环境中的威胁与机会，是空间态势感知系统中的重要一环，而空间攻防博弈过程中的实时性与准确性也对目标的三维重建与位姿估计提出了更高的要求。

2、针对空间目标的传统三维重建，主要采用从运动恢复结构(structure frommotion,sfm)与多视点立体算法(multiple view stereo,mvs)相结合的方法。sfm由未标定的图像计算得到相机的内参、位姿以及稀疏点云等信息，mvs则根据这些信息细化产生稠密的三维重构。但由于在对空间目标实施抓捕的过程中，抵近进行拍摄的窗口时间较短，获得的图像较少，且在整个过程中目标姿态变化不大，难以获得较为全面的视角图像，这给传统基于几何的s本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种NeRF的空间非合作机动目标联合定位与建模的方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种NeRF的空间非合作机动目标联合定位与建模的方法，其特征在于，所述NeRF的网络结构FΘ由一个多层感知机以及位置编码器γ组成：

【技术特征摘要】

1.一种nerf的空间非合作机动目标联合定位与建模的方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄攀峰，杨大壮，张夷斋，张帆，焦佳富，陈珂芯，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：