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测试时可认证自监督以弥合基于事件的卫星姿态估计中的Sim2Real差距
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
近年来，航天器姿态估计技术需求增加，但由于真实数据有限，算法性能下降。最新方法采用域自适应技术缓解问题。介绍了新的数据集SPADES，包含真实和模拟事件数据，提出了有效的数据过滤和基于图像的事件表示方法。进行了多方面的基准评估。
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关键要点
- 近年来对航天器姿态估计技术的需求增加，尤其是在自主操作方面。
- 真实目标数据获取有限，导致算法性能下降，通常使用合成数据进行训练。
- 最新方法采用域自适应技术来缓解模拟与真实世界场景之间的领域差距。
- 事件传感器在硬件和软件方面取得显著进展，提供了航天应用中的优势。
- 介绍了新的数据集SPADES，包含真实和模拟事件数据。
- 提出了一种有效的数据过滤方法，以提高训练数据质量，增强模型性能。
- 引入了一种基于图像的事件表示方法，优于现有表示方法。
- 对不同事件表示、事件过滤策略和算法框架进行了多方面的基准评估，并总结了结果。
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