一种基于直线特征的空间目标相对位姿估计深度强化学习方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202410782401.0

申请日：

2024-06-17

公开(公告)号：

CN118982649A

公开(公告)日：

2024-11-19

发明(设计)人：

袁建平袁静马川于洋杨栋成磊赵磊

申请人：

苏州三垣航天科技有限公司

申请人地址：

215400 江苏省苏州市太仓市浮桥镇银港路19号科创园一期1号楼605-04室

IPC主分类号：

G06V10/25

IPC分类号：

G06V10/75 G06V10/82 G06N3/045 G06N3/092 G06T7/73

代理机构：

苏州市方略专利代理事务所(普通合伙) 32267

代理人：

刘燕娇

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

安徽省宣城市

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2024-12-06	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06V 10/25申请日:20240617
2024-11-19	公开	公开

共 50 条

[1]

基于深度学习的空间目标相对位姿估计方法 [P].

李志 ;

李海超 ;

蒙波 ;

黄剑斌 ;

张志民 ;

杨兴昊 ;

黄良伟 ;

黄龙飞 .

中国专利 :CN113034581B ,2024-09-06

[2]

基于深度学习的空间目标相对位姿估计方法 [P].

李志 ;

李海超 ;

蒙波 ;

黄剑斌 ;

张志民 ;

杨兴昊 ;

黄良伟 ;

黄龙飞 .

中国专利 :CN113034581A ,2021-06-25

[3]

一种基于深度学习的空间非合作目标相对位姿估计方法 [P].

胡庆雷 ;

郇文秀 ;

郑建英 ;

郭雷 .

中国专利 :CN111862201A ,2020-10-30

[4]

基于相互学习的深度强化学习方法 [P].

侯璐 ;

韩莹 ;

潘真真 ;

韩灵怡 .

中国专利 :CN118446278A ,2024-08-06

[5]

基于特征锚点跟踪的空间非合作目标相对位姿估计方法 [P].

余萌 ;

吴佳琦 ;

韩亮亮 ;

谷程鹏 ;

王寅 .

中国专利 :CN121010646A ,2025-11-25

[6]

基于深度强化学习方法的动态目标追踪路径规划方法 [P].

鲜斌 ;

李清松 .

中国专利 :CN120338221A ,2025-07-18

[7]

一种基于深度强化学习的特征选择方法 [P].

李欣倩 ;

唐丽娟 ;

任佳 .

中国专利 :CN112488188A ,2021-03-12

[8]

一种基于UPF的空间非合作目标相对位姿估计方法 [P].

汪玲 ;

金泽明 ;

杜荣华 ;

刘柯 ;

张翔 .

中国专利 :CN113175929A ,2021-07-27

[9]

一种具有分级优势估计的深度强化学习方法、系统 [P].

毛剑琳 ;

霍琳 ;

伞红军 ;

张书凡 ;

李睿棋 ;

付丽霞 .

中国专利 :CN118153661A ,2024-06-07

[10]

一种基于深度学习的复杂环境下多尺度空间目标相对位姿估计方法及系统 [P].

张泽旭 ;

宋卓 ;

张凡 ;

包为民 ;

徐田来 ;

袁帅 .

中国专利 :CN119006591A ,2024-11-22

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