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龙图腾网获悉中国科学院上海技术物理研究所申请的专利一种基于深度学习的端到端航天器位姿测量方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120576724B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511075542.X，技术领域涉及：G01C11/00；该发明授权一种基于深度学习的端到端航天器位姿测量方法是由罗慕昀;裴浩东;吴其;束安;于鲲;段慧仙设计研发完成，并于2025-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的端到端航天器位姿测量方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度学习的端到端航天器位姿测量方法，属于航天器位姿测量领域，该方法使用滑动窗口变压器作为特征提取主干网络，引入多层大核卷积模块，用于增强全局感受野和特征表达能力。在主干网络之后并行设置旋转头检测网络和位置头检测网络，旋转头用于预测3D关键点及其投影权重，位置头用于预测2D关键点，并将2D–3D对应关系送入可微分的EPro‑PnP模块进行位姿求解，保证梯度能够完整地回传至特征提取层，从而获得全局最优解，实现特征学习与几何位姿解算的一体化网络训练。构建复合损失函数，通过多角度监督和互补优化，确保模型能够准确预测航天器的6D位姿，增强了在复杂环境下的鲁棒性与泛化性能。

本发明授权一种基于深度学习的端到端航天器位姿测量方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的端到端航天器位姿测量方法，其特征在于，具体步骤包括： 步骤1：选取航天器位姿测量数据集，加载数据集标签，获取数据集标签中的3D位姿信 息，其中包含由平移向量表示的位置信息和由旋转四元数表示的 姿态信息，分别表示沿X、Y、Z轴的平移量，表示旋转角度，分别对应绕X、Y、Z轴 的旋转分量，将3D位姿信息转换成用于检测图像中目标边界的2D边界框，并将2D边界框作 为训练标签添加到数据集中得到初始数据集； 步骤2：对初始数据集进行数据增强生成训练数据集； 步骤3：基于优化的滑动窗口变压器以及多层大核卷积模块构建主干网络，添加姿态检 测头部网络预测航天器的3D关键点坐标和每个3D关键点在2D图像平面上的投影权 重，添加位置检测头部网络预测航天器的2D关键点坐标； 步骤4：将数据集中的图像输入主干网络，预测得到每张图像中航天器目标的2D关键点、3D关键点、投影权重的集合； 步骤5：在主干网络后级联EPro-PnP模型，并将每张图像的2D-3D对应关键点集合输入EPro-PnP模型，得到航天器位姿估计最优解； 步骤6：构造复合损失函数，其中包括加权旋转损失、加权平移损失、旋转误 差损失、平移误差损失和蒙特卡洛损失，将航天器图像数据集输入网络中进行训 练，若损失函数最终收敛，则得到航天器位姿测量模型； 步骤7：将有目标航天器的图像输入航天器位姿测量模型，完成航天器的位姿测量。

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