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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不确定性感知的双路径非合作航天器位姿估计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：CN121577053B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610110042.3，技术领域涉及：G01C21/24；该发明授权一种不确定性感知的双路径非合作航天器位姿估计方法是由彭富林;丁雷;刘云猛;项庆设计研发完成，并于2026-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种不确定性感知的双路径非合作航天器位姿估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种不确定性感知的双路径非合作航天器位姿估计方法，属于航天器位姿估计技术领域。所述方法构建了基于共享主干网络的双路径预测框架，包括几何推理路径和全局上下文感知路径。在训练阶段，通过几何一致性损失函数对齐两条路径的预测结果，并结合关键点回归、分类、旋转与平移回归等多任务损失进行联合优化。在推理阶段，根据各路径输出的预测方差自适应融合位姿估计结果，当方差较低时直接采用全局上下文感知路径的输出，否则合并两路径的关键点投影并恢复最终位姿。本发明在遮挡、光照变化和大尺度变化等复杂空间环境下具有更高的估计精度、鲁棒性和可解释性，为在轨自主任务提供可靠的视觉导航支持。

本发明授权一种不确定性感知的双路径非合作航天器位姿估计方法在权利要求书中公布了：1.一种不确定性感知的双路径非合作航天器位姿估计方法，其特征在于，包括： 步骤1、基于共享的主干网络构建双路径预测框架，所述双路径包括两条互补的预测路径：几何推理路径与全局上下文感知路径；其中，几何推理路径的构建具体包括： 基于主干网络提取多层基础特征； 利用部分高层基础特征构建特征金字塔网络，以获取多尺度几何特征； 通过关键点预测头回归预定义目标关键点的二维图像坐标； 将生成的二维-三维点对应关系输入至PnP求解器，间接解算目标位姿信息； 全局上下文感知路径的构建具体包括： 基于主干网络提取多层基础特征； 利用全部基础特征，通过可学习权重自适应融合构建加权特征金字塔网络，以生成用于回归任务的多尺度表征； 在所述加权特征金字塔网络的每一级特征上引入空间自注意力模块； 连接基于锚框的分类头、直接旋转回归头以及将平面内平移与深度解耦估计的直接平移回归头，进行端到端的目标位姿估计； 步骤2、通过多个损失函数联合训练所述双路径预测框架，其中，引入几何一致性损失函数，以最小化双路径基于其各自预测位姿将目标三维模型关键点投影至图像平面所产生的二维投影点集之间的差异，从而强制双路径的预测输出在几何上对齐； 步骤3、将图像输入训练好的双路径预测框架，分别计算双路径预测结果的方差，并基于所述方差与预设阈值的关系，自适应地选择融合策略以生成最终位姿估计结果及相应不确定性度量。

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