事件相机与RGB融合的恶劣光照下航天器姿态估计

航天器姿态估计对于自主在轨操作（如交会对接和在轨服务）至关重要。基于视觉的姿态估计方法通常采用RGB成像传感器，是航天器姿态估计的一种有吸引力的解决方案，但会受到恶劣光照条件的挑战，这些条件会产生眩光、过曝、光晕和镜头光晕等成像伪影。由于其动态范围高得多，神经形态或事件传感器对极端光照条件更具鲁棒性。然而，事件传感器通常空间分辨率较低，并且在相对运动较慢期间信噪比会降低。本文通过引入一种结合RGB和事件传感器的传感器融合方法来解决这些单个传感器的局限性。采用分束棱镜实现精确的光学和时间对准。然后，开发了一种基于RANSAC的技术来融合来自RGB和事件通道的信息，以实现利用两种模态优势的姿态估计。该流程辅以dropout不确定性估计，以检测影响任一通道的极端条件。为了评估所提出的事件-RGB融合方法的性能，我们在实验室环境中收集了一个全面的真实RGB和事件数据集，用于在多种具有挑战性的光照条件下进行卫星姿态估计。在该数据集上取得的令人鼓舞的结果证明了我们的事件-RGB融合方法的有效性，并进一步支持了事件传感器在航天器姿态估计中的应用。为了支持社区对此主题的研究，我们的数据集已公开发布。