首页|空间机器人深度学习识别捕获部位的应用探讨

空间机器人深度学习识别捕获部位的应用探讨

Application of Capture Position Deep Learning Recognition for Space Rbobots

扫码查看
原文链接
  • NETL
  • NSTL
  • 维普
  • 万方数据
针对空间机器人对捕获部位识别方法的普适性、实时性和准确性等要求,提出了采用深度学习方法对空间机器人捕获目标的特征部位进行识别.通过比较分析方法、数据驱动方法等传统识别方法和深度学习方法的优缺点,发现深度学习方法对于解决空间机器人捕获部位识别问题具有显著优势.进一步分析了应用深度学习方法解决捕获部位识别问题的几个关键技术问题,为后续空间机器人在轨捕获目标的研究与实践提供了新的思路.

李宏坤、时中、胡天健

展开 >

北京跟踪与通信技术研究所 北京·100094

空间机器人 在轨捕获目标 特征部位识别 深度学习

2017

飞行器测控学报
北京跟踪与通信技术研究所

飞行器测控学报

CSCD
影响因子：0.538
ISSN：1674-5620
年,卷(期)：2017.36(6)
  • 1