論文の概要: DreamSat-Pose: Spacecraft Pose Estimation from Single-View 3D Reconstructions and Learned 2D-3D Feature Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.13449v1
• Date: Wed, 15 Jul 2026 05:12:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-16 16:39:12.657051
• Title: DreamSat-Pose: Spacecraft Pose Estimation from Single-View 3D Reconstructions and Learned 2D-3D Feature Matching
• Title（参考訳）: DreamSat-Pose:Single-View 3Dレコンストラクションと学習した2D-3D特徴マッチングによる宇宙空間のポース推定
• Abstract要約: 本稿では,未知の宇宙船物体の単発形状とポーズ推定のための新しいフレームワークを提案する。 まず、ターゲットの3次元形状モデルを再構成し、密集した2D-3D対応を学習することにより、相対的な6自由度ポーズを推定する。 その結果、1枚の画像のみを用いて0.157度の平均ポインティング誤差を達成できる信頼性の高いポーズ推定値が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5176742519438303
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: 6-DoF pose estimation is a critical task in autonomous rendezvous and proximity operations. In the case of an unknown target, this task becomes challenging as it shall be paired with the reconstruction of the target shape model. In this article, we propose a novel framework for single-shot shape and pose estimation of unknown spacecraft objects. Given a single image, we first reconstruct a 3D shape model of the target, then estimate the relative six-degrees-of-freedom pose by learning dense 2D-3D correspondences. The image features are extracted using a frozen DINOv3 vision transformer, while the geometric features are computed from the reconstructed point cloud using a trainable dynamic graph convolutional neural network encoder. A dual-stream transformer matcher refines descriptors through alternating self- and cross-attention, producing soft correspondences that are passed to a Perspective-$n$-Point solver for pose recovery. We evaluate the method on the SPE3R dataset and consider FoundationPose as a representative baseline for current state-of-the-art capabilities. Results show reliable pose estimates achieving 0.157 degrees mean pointing error using only a single image and reconstructed geometry, demonstrating strong generalization to unseen spacecraft.
• Abstract（参考訳）: 6-DoFのポーズ推定は,自律ランデブーおよび近接操作において重要な課題である。 未知のターゲットの場合、ターゲット形状モデルの再構築と組み合わせて行うため、このタスクは困難になる。 本稿では,未知の宇宙船物体の単発形状とポーズ推定のための新しい枠組みを提案する。 1つの画像が与えられた場合、まずターゲットの3次元形状モデルを再構成し、密集した2D-3D対応を学習することにより、相対的な6自由度ポーズを推定する。 画像特徴は凍結したDINOv3視覚変換器を用いて抽出され、幾何学的特徴はトレーニング可能な動的グラフ畳み込みニューラルネットワークエンコーダを用いて再構成された点雲から計算される。 デュアルストリーム・トランスフォーマー・マーカは、自己および横断的意図の交互に記述子を洗練し、ポーズ回復のためにパースペクティブ-n$-Pointソルバに渡されるソフト対応を生成する。 提案手法をSPE3Rデータセット上で評価し,FoundationPoseを現在の最先端機能の代表的なベースラインとみなす。 その結果、単一の画像と再構成された幾何のみを用いて平均ポインティング誤差が0.157度に達する信頼性の高いポーズ推定値が示され、観測不能な宇宙船への強力な一般化が示されている。

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