Relative Pose Determination of a Non-Cooperative Spacecraft using Thermal Imagery
Notice bibliographique
Résumé
Accurate and reliable pose determination of a non-cooperative spacecraft is a critical requirement for applications of on-orbit servicing, orbital debris removal, and in-space assembly missions.Recent advances in deep learning and the increasing availability of open-source datasets have enabled researchers to advance the work in this field by experimenting with deep learning algorithms.To date, all open-source datasets use imagery in the visible spectrum; however, visible imagery has a known limitationwhere the models perform poorly in harsh lighting conditions.This research introduces a novel lab-generated ML dataset for spacecraft pose estimation using thermal imagery rather than visible as a potential solution to the problem.Additionally, a design for a "light-weight" Convolutional Neural Network architecture is introduced, which uses 50% fewer parameters than state-of-the-art architectures in the field and demonstrates performance comparable to a typical architecture on the novel dataset.his guidance, mentorship, and patience throughout this journey.His feedback and constant encouragement challenged me to push the boundaries of my research, for which I am extremely grateful.I would also like to thank my peers at the Spacecraft Robotics and Control lab who taught me about the lab, helped me with dataset collection, and for offering many insightful brainstorming sessions for my experiments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».