כתבה
arXiv cs.LG ·
DreamSat-Pose: אומדן תנוחה של חלליות
DreamSat-Pose: Spacecraft Pose Estimation from Single-View 3D Reconstructions and Learned 2D-3D Feature Matching
DreamSat-Pose הוא כלי לאומדן תנוחה של חלליות ב-6 דרגות חופש. הוא משתמש ב-DINOv3 וברשת עצבית קונבולוציונית דינמית לחישוב מאפיינים גאומטריים. התוצאות מראות אומדני תנוחה אמינים עם שגיאת נקודה ממוצעת של 0.157 מעלות.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2607.13449v2 Announce Type: replace-cross Abstract: 6-DoF pose estimation is a critical task in autonomous rendezvous and proximity operations. In the case of an unknown target, this task becomes challenging as it shall be paired with the reconstruction of the target shape model. In this article, we propose a novel framework for single-shot shape and pose estimation of unknown spacecraft objects. Given a single image, we first reconstruct a 3D shape model of the target, then estimate the relative six-degrees-of-freedom pose by learning dense 2D-3D correspondences. The image features are extracted using a frozen DINOv3 vision transformer, while the geometric features are computed from the reconstructed point cloud using a trainable dynamic graph convolutional neural network encoder. A
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית