可重用空间碎片抓捕机器人

随着世界几十年来航天事业的不断发展,空间在轨物体的数量急剧攀升,空间轨道可用资源日趋紧张,空间碎片问题日益凸显,对原本有限的空间轨道资源和在轨运行航天器的安全产生了严重威胁。本文从空间碎片危害、空间碎片清理任务推动捕获技术发展等角度阐述了空间碎片清除技术的研究背景;从捕获方式实现维度对飞网、鱼叉、机械臂等方式的关键技术进行分析和总结。针对现有捕获技术在空间碎片清除方面应用所存在的问题,从技术途径角度概括了该技术的未来发展趋势并提出了一种可重用空间碎片抓捕机构。

用于地球静止轨道目标的光学检测算法

针对地球静止轨道(GEO)空间目标探测任务中目标特征薄弱、尺度小和定位精度要求高的问题,提出SFFRetinaNet(Shallow focus and FreeAnchor RetinaNet)算法。该算法针对空间目标特征提取不充分的问题,设计了一种聚焦浅层特征的残差网络结构,增强了网络对图像浅层特征的提取能力;引入了FreeAnchor检测器,将锚框匹配策略转化为极大似然估计问题进行优化,提高了目标检测框的定位精度;针对观测图像中目标样本数量匮乏、分辨率低及分布不均匀的问题,引入多分辨率融合的Copy-Paste数据增强方法,提高了算法的检测效果。SFF-RetinaNet算法在Kelvins SpotGEO挑战赛的数据集上进行了测试,mAP达到了71.28%,相较原算法提高了12.33%,算法检测速度提高了3fps,能够更好地应用于地球静止轨道空间目标检测任务。