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基于卷积神经网络的返回舱识别
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{| class="wikitable" align="right" |- |<center><img src=https://p0.itc.cn/q_70/images03/20210525/564f21bba8dc474d98768172ec5f584b.png width="300"></center> <small>[https://www.sohu.com/a/468364243_453160 来自 搜狐网 的图片]</small> |} '''基于卷积神经网络的返回舱识别'''随着[[科学技术]]的发展,世界上很多国家根据自己发展的需求,对航天领域的探索欲望愈加强烈,这将会有越来越多的航天器<ref>[https://www.sohu.com/a/498582828_99955528 中国航天器名字背后的故事,快和孩子一起来探索],搜狐,2021-11-01</ref>发射到外太空,执行相关的探测任务和活动,同时各类航天器的出现也为人类的[[生产]]生活提供了很大的便利。必要时,需要从探测目标天体上带回相应样品,或者在载人航天任务中,需要将宇航员安全送回地球等等。这些任务中就需要在火箭的结构中配置返回舱,通过推进舱提供动力、后期分离,将密闭的返回舱送入环地轨道,并逐渐降低轨道高度,最终降落到地面。返回舱承载了宇航员及大量的精密试验仪器,然而成功回收是载人航天工程中至关重要的一个环节。返回舱在返回地面的过程中,一般都采用降落伞来降低其着陆速度。由于受降落伞的设计着陆速度限制,载人航天返回舱在陆地上的着陆速度一般为6-7m/s,而对无人返回舱达到10-14m/s。在返回舱返回的进程中,都是按照既定轨道线路降落的。由于返回舱中都安装有信号指引装置,当返回舱按照既定轨道线路进入[[地球]]大气层时,信息指引装置所发出的信号,够被地面的接收[[设备]]所追踪到。但返回舱的降落经历的是高速状态下的持续减速过程,返回舱真正在大气层降落时受到外界因素的干扰具有不确定性,导致运行轨迹就无法通过精确的导航引导系统进行操控,只能预测到一定的区间范围内,外加通常返回舱的降落地点都会选择人烟稀少的区域,而且确保返回的宇航员和采集样品的安全,都需要出动大队人马进行搜寻。为解决以上等问题,更加精准识别和跟踪返回舱,提高对航天器的搜寻效率是非常必要的。
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