行星著陸復(fù)雜形貌特征匹配與自主導(dǎo)航研究進(jìn)展

崔平遠(yuǎn)，高錫珍，朱圣英，姚文龍

(1. 北京理工大學(xué)宇航學(xué)院，北京 100081；2. 深空自主導(dǎo)航與控制工信部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100081； 3. 北京控制工程研究所, 北京 100094)

0 引 言

行星探測(cè)作為深空探測(cè)的重要組成部分，是人類探索宇宙奧秘、揭示宇宙形成與演化和生命起源與進(jìn)化的主要技術(shù)途徑。目前，人類發(fā)射的無(wú)人探測(cè)器已經(jīng)基本對(duì)太陽(yáng)系各類天體進(jìn)行了探測(cè)，實(shí)現(xiàn)了火星著陸巡視探測(cè)及小天體采樣返回等目標(biāo)，獲得了大量珍貴的研究資料，同時(shí)促進(jìn)了各基礎(chǔ)學(xué)科的發(fā)展。近年來(lái)，行星著陸探測(cè)由于難度大、獲取科學(xué)數(shù)據(jù)豐富而備受關(guān)注。

小行星探測(cè)方面，在經(jīng)歷了近距離飛越與繞飛探測(cè)兩個(gè)階段后，現(xiàn)階段主要目標(biāo)為實(shí)現(xiàn)小行星附著與采樣返回。2003年日本宇宙航空研究開(kāi)發(fā)機(jī)構(gòu)(JAXA)發(fā)射的“隼鳥”(Hayabusa)探測(cè)器實(shí)現(xiàn)了著陸采樣，獲取了豐富的采樣點(diǎn)信息，并于2010年6月成功返回地球。2004年歐洲航天局(ESA)發(fā)射了“羅塞塔”(Rossetta)探測(cè)器，在經(jīng)過(guò)10年飛行之后，于2014年與它的目標(biāo)—67P/楚留莫夫-格拉希門克彗星交會(huì)，其釋放的著陸器“菲萊”(Philae)在數(shù)次彈跳后著陸在67P彗星表面。2014年，日本“隼鳥2”探測(cè)器成功發(fā)射，是世界上首次從小行星回收樣本的“隼鳥”的后續(xù)探測(cè)器。2018年6月，“隼鳥2”抵達(dá)距離小行星龍宮20 km的位置，先后成功釋放了“Minerva-II-1”和“吉祥物”(Mascot)小型探測(cè)器，并于2019年2月22日完成首次在小行星龍宮上的著陸取樣任務(wù)，于2020年底返回地球。

在火星著陸探測(cè)方面，至今僅有美國(guó)成功實(shí)施了8次火星著陸探測(cè)任務(wù)，如1976年的“海盜”任務(wù)、2012年“火星科學(xué)實(shí)驗(yàn)室”任務(wù)和2018年的“洞察”任務(wù)，均獲得了豐富的科學(xué)成果，極大地發(fā)展并完善了火星著陸探測(cè)技術(shù)。從“海盜”到“火星科學(xué)實(shí)驗(yàn)室”任務(wù)，采用了集成雷達(dá)高度計(jì)、多普勒雷達(dá)和慣性測(cè)量單元敏感器的導(dǎo)航方式，火星著陸精度已從280 km提升至20 km。2020年，先后有三個(gè)火星探測(cè)器發(fā)射成功，阿聯(lián)酋“希望”執(zhí)行環(huán)火探測(cè)、中國(guó)“天問(wèn)一號(hào)”實(shí)施火星“繞-落-巡”一體化探測(cè)、美國(guó)“毅力”(Perseverance)搜尋火星生命跡象。其中，“毅力”在進(jìn)入、下降和著陸階段使用地形相對(duì)導(dǎo)航技術(shù)，以確保探測(cè)器安全、精確著陸至預(yù)定地點(diǎn)，并且正在為取樣返回任務(wù)以及載人登陸火星做準(zhǔn)備。

本文針對(duì)行星自主著陸過(guò)程的形貌特征提取匹配與自主導(dǎo)航問(wèn)題，綜述了目前的研究現(xiàn)狀，分析了面臨的難點(diǎn)與挑戰(zhàn)，進(jìn)而針對(duì)未來(lái)復(fù)雜形貌區(qū)域精確著陸，提出了實(shí)現(xiàn)形貌特征提取匹配與高精度自主導(dǎo)航需要解決的關(guān)鍵問(wèn)題。

1 行星著陸復(fù)雜形貌特征匹配與自主導(dǎo)航難點(diǎn)分析

為了獲得更為有價(jià)值的科學(xué)素材，往往需要探測(cè)器著陸到具有較高科學(xué)價(jià)值的特定區(qū)域，這就需要探測(cè)器具備精確著陸的能力。目標(biāo)天體距離地球較遠(yuǎn)，通信時(shí)延嚴(yán)重，同時(shí)要求探測(cè)器具備自主導(dǎo)航的能力?；趹T性測(cè)量單元(Inertial measurement unit，IMU)航位遞推的導(dǎo)航方法可提供探測(cè)器6自由度的狀態(tài)信息，但該方法無(wú)法對(duì)初始偏差進(jìn)行修正，且慣性測(cè)量單元存在隨機(jī)漂移和誤差，隨著時(shí)間累積誤差會(huì)逐漸發(fā)散，探測(cè)器著陸點(diǎn)誤差橢圓半徑達(dá)到100 km～300 km量級(jí)。針對(duì)上述單一導(dǎo)航方法存在的不足，目前著陸過(guò)程中主要采用融合慣導(dǎo)、雷達(dá)測(cè)距測(cè)速的自主導(dǎo)航方法，但由于缺乏其它敏感器輔助導(dǎo)航手段，無(wú)法獲取著陸器水平位置信息，難以滿足高精度導(dǎo)航的需求。為此，基于地形圖像信息的光學(xué)導(dǎo)航引起了國(guó)內(nèi)外學(xué)者關(guān)注。星表形貌復(fù)雜，存在大量的巖石、溝壑和隕石坑等地貌，一方面，其可作為導(dǎo)航觀測(cè)特征，另一方面，隕石坑溝壑等邊緣地勢(shì)陡峭，是障礙地形之一，需要對(duì)其進(jìn)行識(shí)別及規(guī)避。目前著陸動(dòng)力學(xué)環(huán)境不確知，導(dǎo)航地形數(shù)據(jù)庫(kù)尚不完善和觀測(cè)信息有限，而實(shí)時(shí)性要求高，如何在對(duì)目標(biāo)及其表面特征分析的基礎(chǔ)上，開(kāi)展圖像處理與特征識(shí)別的相關(guān)研究，并充分利用各個(gè)敏感器測(cè)量信息實(shí)現(xiàn)探測(cè)器狀態(tài)高精度估計(jì)，是復(fù)雜地形下行星著陸研究的重點(diǎn)內(nèi)容。

從現(xiàn)有的研究進(jìn)展來(lái)看，要實(shí)現(xiàn)行星著陸探測(cè)器高性能的自主導(dǎo)航，保障探測(cè)器在復(fù)雜地形區(qū)域安全成功著陸，需要解決以下若干難點(diǎn)問(wèn)題：

1.1 下降圖像尺度視點(diǎn)動(dòng)態(tài)多變

探測(cè)器在行星著陸過(guò)程中，不同高度、視角及運(yùn)動(dòng)狀態(tài)所獲取同一地形觀測(cè)數(shù)據(jù)的尺度及形狀等表現(xiàn)出迥異的特性，這導(dǎo)致星表形貌特征的提取與匹配極為困難。而且，多視點(diǎn)圖像間存在信息冗余，分別檢測(cè)降低計(jì)算效率，難以滿足著陸過(guò)程實(shí)時(shí)性要求。

1.2 星表形貌特征異構(gòu)多樣

目前行星著陸任務(wù)通常選擇在平坦地形區(qū)著陸，以規(guī)避探測(cè)器著陸過(guò)程的危險(xiǎn)，但大大降低了著陸區(qū)域的科考價(jià)值。為了獲得更有價(jià)值的科學(xué)數(shù)據(jù)，未來(lái)希望探測(cè)器具備在復(fù)雜地形區(qū)域中精確著陸的能力。然而復(fù)雜地形區(qū)分布著巖石、溝壑及隕石坑等自然形貌，其先驗(yàn)知識(shí)欠缺，形狀表觀多樣，直接影響探測(cè)器導(dǎo)航性能，同時(shí)給探測(cè)器安全著陸帶來(lái)很大威脅。

1.3 導(dǎo)航信息不足

由于火星著陸動(dòng)力學(xué)環(huán)境具有不確知、強(qiáng)非線性和時(shí)變性，同時(shí)現(xiàn)有的測(cè)距測(cè)速輔助慣性導(dǎo)航方法無(wú)法提供準(zhǔn)確的探測(cè)器水平位置信息，導(dǎo)致高精度自主導(dǎo)航極為困難。光學(xué)導(dǎo)航對(duì)探測(cè)器位姿估計(jì)是不可或缺的技術(shù)，其中基于已知特征點(diǎn)的光學(xué)導(dǎo)航方法雖能獲取探測(cè)器水平位置信息，但點(diǎn)匹配存在特征不明顯和位置不確知導(dǎo)致估計(jì)不準(zhǔn)問(wèn)題。

2 星表形貌特征提取和匹配研究現(xiàn)狀

目前行星表面形貌特征主要有兩類：全局特征(Global feature, GF)和局部特征(Local feature, LF)。全局特征是指相對(duì)容易識(shí)別的地理特征，如隕石坑、山脊或巨石；LF是指某一屬性突出的像素特征，如角點(diǎn)、邊緣或斑點(diǎn)。

2.1 局部形貌特征提取和匹配

角點(diǎn)特征通常指圖像中灰度變化劇烈的點(diǎn)，是一種常見(jiàn)的特征點(diǎn)，在紋理豐富區(qū)域中較易提取。常用的角點(diǎn)檢測(cè)方法如Harris算法，具有角度不變性，但不具有尺度不變性，適合用相關(guān)性方法進(jìn)行匹配跟蹤。尺度不變特征變換(Scale-invariant feature transformation, SIFT)特征點(diǎn)在不同的尺度空間上查找關(guān)鍵點(diǎn)，并計(jì)算出關(guān)鍵點(diǎn)的方向，利用關(guān)鍵點(diǎn)信息實(shí)現(xiàn)圖像間的準(zhǔn)確匹配，其具有旋轉(zhuǎn)和尺度不變性。但是SIFT關(guān)鍵點(diǎn)提取計(jì)算量較大，且對(duì)下降圖像和星載地圖之間的光照變化敏感。相較于Harris角點(diǎn)，SIFT特征檢測(cè)算法不僅能夠檢測(cè)出圖像中的興趣點(diǎn)，還給出了興趣點(diǎn)描述子。SURF檢測(cè)算法是對(duì)SIFT的改進(jìn)，通過(guò)利用積分圖大大加快了檢測(cè)速度。SIFT,SURF以及KAZE算法都可以較好地處理下降過(guò)程中的圖像尺度變化，然而，這類方法并不具備仿射不變性，因此其性能會(huì)受到圖像仿射失真的影響。對(duì)此，Yu等在SURF算法基礎(chǔ)上，利用慣性測(cè)量信息改進(jìn)Hessian檢測(cè)模板，提出了具有抗仿射角度和尺度變化能力的局部特征檢測(cè)算子。同時(shí)，Yu等提出以集合的方式構(gòu)造特征描述子，以克服下降過(guò)程中特征尺度的變化。Wei等提出利用多角度SIFT算子，實(shí)現(xiàn)了下降圖像序列之間的特征精確匹配。

2.2 全局形貌特征提取和匹配

隕石坑是最適用于著陸導(dǎo)航的形貌特征，也是探測(cè)器著陸過(guò)程中需要檢測(cè)出的障礙，可在不同光照條件和無(wú)需相機(jī)高度和姿態(tài)信息的情況下實(shí)現(xiàn)特征提取、匹配和跟蹤。隕石坑具有一致的幾何形狀，光亮-陰影區(qū)域以及明暗過(guò)渡邊界等特有屬性，基于隕石坑形態(tài)特征和其之間的幾何不變量，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)隕石坑檢測(cè)與匹配問(wèn)題開(kāi)展了大量的研究工作。Bandeira等針對(duì)隕石坑特有明暗結(jié)構(gòu)強(qiáng)化邊緣，然后分析邊緣形狀生成相應(yīng)的模板，實(shí)現(xiàn)隕石坑模板匹配提取。此外，Wetzler等利用隕石坑明暗特性生成多尺度模板進(jìn)行隕石坑明暗區(qū)域提取與配對(duì)，為減少模板數(shù)量，根據(jù)光亮-陰影區(qū)域所占比不變性生成固定模板檢測(cè)隕石坑。但該算法只能獲取隕石坑的中心點(diǎn)，不能確定隕石坑半徑。Maass等針對(duì)各種不同形狀的圖像區(qū)域，利用最大穩(wěn)定極值區(qū)域法(MSER)提出了尺度、位置以及光照不變的隕石坑檢測(cè)方法。上述方法提取隕石坑后可利用區(qū)域匹配算法實(shí)現(xiàn)不用圖像間隕石坑匹配。Cheng等提出了基于邊緣的隕石坑檢測(cè)算法，利用Canny算子提取圖像中的邊緣曲線，篩選并配對(duì)符合隕石坑形態(tài)特征的曲線，然后擬合配對(duì)曲線為橢圓來(lái)表征隕石坑。在隕石坑匹配方面，通過(guò)構(gòu)建隕石坑橢圓曲線間的仿射不變信息，提出基于仿射不變量的隕石坑匹配算法。Yu等提出了一種結(jié)合明暗區(qū)域信息與圖像邊緣的隕石坑檢測(cè)與匹配算法，基于橢圓曲線中仿射不變量采用WTA(Winner takes all)策略進(jìn)行匹配，最后采用三維隕石坑模型消除誤匹配。針對(duì)隕石坑陰影不明顯的行星著陸導(dǎo)航圖像，陳建清等提出了基于圖像灰度值特征的隕石坑自主檢測(cè)方法，解決了一般隕石坑檢測(cè)方法對(duì)圖像太陽(yáng)高度角的依賴問(wèn)題。針對(duì)3D特征檢測(cè)與匹配問(wèn)題，結(jié)合數(shù)字高程圖，駱磊等通過(guò)計(jì)算特征坡度和曲率完成了月球隕石坑的檢測(cè)。Salamuniccar等利用數(shù)字地形圖取代光學(xué)圖像，通過(guò)進(jìn)行梯度及形態(tài)學(xué)分析，利用模糊邊緣檢測(cè)器實(shí)現(xiàn)了行星表面隕石坑特征的提取。

除上述直接利用隕石坑形態(tài)特性，模板和相對(duì)幾何構(gòu)型進(jìn)行隕石坑檢測(cè)與匹配外，Shao等研究了基于特征描述符進(jìn)行隕石坑檢測(cè)與匹配的方法，首先利用高斯金字塔和ELSD算法提取隕石坑圓弧，在支撐區(qū)域內(nèi)構(gòu)造圓弧帶描述符，結(jié)合最近鄰距離比(NNDR)和歐式距離約束實(shí)現(xiàn)曲線匹配，通過(guò)仿真驗(yàn)證了該算法具有縮放、旋轉(zhuǎn)、光照不變性。但是該方法存在隕石坑邊緣誤檢測(cè)及重復(fù)檢測(cè)的問(wèn)題。針對(duì)隕石坑檢測(cè)存在不充分和不準(zhǔn)確的問(wèn)題，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展，Kang等和Wang等分別提出了基于監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)以及主動(dòng)學(xué)習(xí)的天體表面隕石坑檢測(cè)算法。在保證樣本充足情況下，機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)不規(guī)則退化隕石坑都能達(dá)到良好識(shí)別效果，但目前來(lái)說(shuō)該算法僅適用于在軌觀測(cè)和離線分析，并不適用于著陸過(guò)程。圖像特征的提取及基于該特征的匹配策略直接影響著算法性能及適用范圍，其它隕石坑的檢測(cè)和匹配算法得到了成功的發(fā)展，如張量投票、Hough變換、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，并針對(duì)隕石坑分布較為豐富的天體表面圖像進(jìn)行了測(cè)試,包括月球、火星、小行星和火衛(wèi)一。丁萌等綜述了國(guó)內(nèi)外基于光學(xué)圖像的隕石坑提取研究現(xiàn)狀，并指出了未來(lái)研究方向。

3 自主導(dǎo)航技術(shù)研究現(xiàn)狀

根據(jù)行星著陸可用導(dǎo)航敏感器可將導(dǎo)航方法分為慣性導(dǎo)航、雷達(dá)導(dǎo)航、光學(xué)導(dǎo)航和無(wú)線電導(dǎo)航，以及各敏感器之間的組合導(dǎo)航。光學(xué)導(dǎo)航是目前發(fā)展較為成熟的自主導(dǎo)航方法，并在深空探測(cè)任務(wù)中得到不同程度的驗(yàn)證和應(yīng)用，其基本原理是利用星載光學(xué)敏感器獲取天體及其表面的圖像，通過(guò)圖像分析處理來(lái)確定探測(cè)器空間位置、姿態(tài)和速度等狀態(tài)信息。光學(xué)導(dǎo)航原理示意圖如圖1所示。自阿波羅8號(hào)(Apollo 8)任務(wù)首次使用后，在隨后的水手9號(hào)、“海盜”等火星探測(cè)任務(wù)中作為地面測(cè)控的輔助導(dǎo)航手段實(shí)現(xiàn)了火星軌道的成功捕獲。深空1號(hào)(Deep Space 1)任務(wù)實(shí)施了全自主光學(xué)導(dǎo)航技術(shù)驗(yàn)證，僅用星載成像系統(tǒng)獲取恒星和小行星圖像，探測(cè)器位置精度能夠達(dá)到250 km，速度精度約為0.5 m/s，能夠滿足該任務(wù)在巡航段對(duì)導(dǎo)航精度的需求。2004年美國(guó)的“火星探測(cè)漫游者”任務(wù)中在著陸過(guò)程通過(guò)下降圖像運(yùn)動(dòng)估計(jì)系統(tǒng)(DIMES)跟蹤3幅序列圖像中的角點(diǎn)信息實(shí)現(xiàn)對(duì)探測(cè)器水平方向速度的估計(jì)。2006年3月，“火星勘探者”任務(wù)借鑒了深空1號(hào)的技術(shù)經(jīng)驗(yàn)，軌道器搭載了高動(dòng)態(tài)性能的光學(xué)導(dǎo)航相機(jī)，同時(shí)拍攝火星及其衛(wèi)星，驗(yàn)證了火星探測(cè)光學(xué)導(dǎo)航技術(shù)。除此之外，作為一種高自主性、低成本的導(dǎo)航技術(shù)，光學(xué)導(dǎo)航還多次應(yīng)用于小行星、彗星等探測(cè)任務(wù)中。2005年美國(guó)發(fā)射的“深度撞擊”(Deep Impact)任務(wù)利用導(dǎo)航相機(jī)拍攝彗星圖像，提取彗星光心信息，實(shí)現(xiàn)了對(duì)探測(cè)器位置速度狀態(tài)的估計(jì)。美國(guó)“近地小行星交會(huì)”(NEAR)任務(wù)利用光學(xué)測(cè)量信息擴(kuò)展了導(dǎo)航系統(tǒng)，首次實(shí)現(xiàn)了采用陸標(biāo)光學(xué)圖像的導(dǎo)航，在最后接近過(guò)程中跟蹤小行星Eros表面的隕石坑獲得了遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)方法的導(dǎo)航精度。“隼鳥”探測(cè)器在小行星附近基于光學(xué)導(dǎo)航技術(shù)實(shí)現(xiàn)了懸停探測(cè)。

圖1 光學(xué)導(dǎo)航

上述深空探測(cè)任務(wù)對(duì)基于光學(xué)圖像自主導(dǎo)航的應(yīng)用和試驗(yàn)驗(yàn)證表明了光學(xué)導(dǎo)航的可行性和對(duì)提高導(dǎo)航精度的巨大潛能。除上述方法外，針對(duì)行星著陸過(guò)程，國(guó)內(nèi)外學(xué)者從不同角度和不同側(cè)重點(diǎn)對(duì)基于光學(xué)圖像信息的自主導(dǎo)航方法進(jìn)行了深入地研究。

3.1 星表特征點(diǎn)匹配導(dǎo)航現(xiàn)狀

光學(xué)相機(jī)在良好光照條件下使用高度范圍不受限制，而且不依賴于地形，同時(shí)其體積質(zhì)量小、功耗低，獲取星表環(huán)境信息豐富?？紤]到探測(cè)器有效載荷發(fā)電的需求，大多數(shù)任務(wù)需要在有光照的地方著陸，因此噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室(JPL)認(rèn)為光學(xué)相機(jī)是未來(lái)行星著陸探測(cè)任務(wù)中最主要的導(dǎo)航敏感器之一，并將其應(yīng)用到“火星2020”任務(wù)的著陸器設(shè)計(jì)中，用于安全著陸點(diǎn)選擇和地形相對(duì)導(dǎo)航。光學(xué)相機(jī)獲取的著陸區(qū)域圖像測(cè)量信息不僅可以根據(jù)幾何關(guān)系直接解算探測(cè)器運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，還可以用于視覺(jué)輔助其他敏感器進(jìn)行組合導(dǎo)航。“火星探測(cè)漫游者”任務(wù)中利用DIMES取代多普勒雷達(dá)估計(jì)探測(cè)器相對(duì)地面的水平速度，該方法并沒(méi)有獲得探測(cè)器絕對(duì)位置信息。Cheng等發(fā)展了跟蹤小行星表面彈坑的自主導(dǎo)航方案，采用基于特征自動(dòng)檢測(cè)、圖像配準(zhǔn)和特征跟蹤的光學(xué)導(dǎo)航方式來(lái)確定探測(cè)器與目標(biāo)天體之間的相對(duì)位置和姿態(tài)，基于此提出了利用已知位置隕石坑的火星著陸純視覺(jué)導(dǎo)航方法。但是，它需要在每幅圖像中同時(shí)檢測(cè)至少3個(gè)位置已知的特征，且只能獲得成像時(shí)刻的探測(cè)器位姿，導(dǎo)致?tīng)顟B(tài)估計(jì)不連續(xù)。上述純視覺(jué)導(dǎo)航方法僅利用圖像測(cè)量信息直接解算探測(cè)器狀態(tài)，不依賴動(dòng)力學(xué)模型，簡(jiǎn)單可靠，適用于航天器交會(huì)對(duì)接及弱引力天體著陸過(guò)程，無(wú)法直接應(yīng)用于大天體著陸過(guò)程。同時(shí)，純視覺(jué)導(dǎo)航方法無(wú)法直接獲得探測(cè)器的速度信息。

為了滿足月球軟著陸任務(wù)的需要，JAXA提出了利用光學(xué)測(cè)量的地形匹配導(dǎo)航方案。具體來(lái)說(shuō)，該方案利用激光測(cè)距儀測(cè)得探測(cè)器到月球表面的距離和速度，然后利用圖像測(cè)量信息通過(guò)濾波算法獲得探測(cè)器的位置和速度。此外，Li等對(duì)基于光學(xué)測(cè)量信息的行星著陸導(dǎo)航進(jìn)行了深入研究，提出了小行星軟著陸自主光學(xué)導(dǎo)航制導(dǎo)方法以及基于光學(xué)信息輔助IMU導(dǎo)航方法，并驗(yàn)證了其可行性。JPL則開(kāi)發(fā)了基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的小行星自主著陸導(dǎo)航算法，通過(guò)跟蹤可見(jiàn)的特征點(diǎn)和識(shí)別陸標(biāo)來(lái)保證探測(cè)器的精確制導(dǎo)和避障，該算法通過(guò)處理小行星的圖像流和激光測(cè)距儀測(cè)得的探測(cè)器到指向特征點(diǎn)的距離來(lái)估計(jì)探測(cè)器的相對(duì)運(yùn)動(dòng)、絕對(duì)位置和小天體的三維表面地形圖。Robert等基于已有任務(wù)圖像和導(dǎo)航信息生成數(shù)字地形圖，提出了基于陸標(biāo)跟蹤的光學(xué)導(dǎo)航方法，提高了光學(xué)導(dǎo)航算法的計(jì)算速度，并開(kāi)發(fā)了用于導(dǎo)航的目標(biāo)小天體模型和自然特征陸標(biāo)自動(dòng)識(shí)別算法。Mourikis等對(duì)融合慣性測(cè)量與陸標(biāo)視線測(cè)量的導(dǎo)航方法進(jìn)行了研究，通過(guò)提取已知位置的陸標(biāo)特征點(diǎn)，結(jié)合慣性測(cè)量單元的測(cè)量信息，運(yùn)用濾波計(jì)算得到探測(cè)器的最優(yōu)運(yùn)動(dòng)估計(jì)。通過(guò)融合位置已知陸標(biāo)的圖像信息和其它敏感器測(cè)量信息可以實(shí)現(xiàn)探測(cè)器狀態(tài)精確估計(jì)，但當(dāng)著陸環(huán)境未知、導(dǎo)航陸標(biāo)的絕對(duì)位置信息未知時(shí)，上述導(dǎo)航方法將不再適用。即時(shí)定位與地圖構(gòu)建(SLAM)方法通過(guò)重復(fù)觀測(cè)環(huán)境特征定位自身位置和姿態(tài)，再根據(jù)自身位置構(gòu)建增量式地圖，達(dá)到未知環(huán)境下定位與地圖構(gòu)建的目的。在SLAM算法中，導(dǎo)航特征位置信息被增廣到狀態(tài)方程中，計(jì)算量太大，難以滿足著陸實(shí)時(shí)性要求，且SLAM算法利用回環(huán)檢測(cè)消除誤差累積，因此其并不適用于火星等大天體著陸過(guò)程。此外，由于不存在先驗(yàn)地圖信息，著陸器三軸位置狀態(tài)不可觀。與SLAM算法不同，基于序列圖像間幾何約束的導(dǎo)航方法引起了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注。該方法無(wú)需估計(jì)導(dǎo)航特征的3D位置信息，大大減少了計(jì)算量。Gurfil等利用子空間約束(subspace-constraint)估計(jì)飛行器的狀態(tài)。為了研究濾波器對(duì)模型誤差的魯棒性，Webb等進(jìn)一步發(fā)展了Gurfil的方法，提出一種隱式擴(kuò)展卡爾曼濾波方法，該方法利用極線約束代替子空間約束構(gòu)建隱式測(cè)量方程。Wang等提出了利用三幅圖像建立三焦張量(trifocal-tensor)幾何約束的導(dǎo)航方法。但是，只有在三幅圖像中同時(shí)被觀測(cè)的特征可用于更新導(dǎo)航系統(tǒng)。文獻(xiàn)[55]研究了一種基于三視圖幾何的導(dǎo)航方法，該方法利用三幅圖像中的任意兩幅構(gòu)建幾何約束。然而，該方法導(dǎo)航性能取決于采集三幅圖像的時(shí)間間隔，時(shí)間間隔較小時(shí)會(huì)使幾何約束條件變得病態(tài)。Xu等針對(duì)行星著陸過(guò)程提出了利用下降序列圖像的自主導(dǎo)航方法，獲得了著陸器的部分絕對(duì)狀態(tài)信息。為了確定探測(cè)位置尺度信息，除利用測(cè)距敏感器外，徐超等通過(guò)雙目視覺(jué)相機(jī)實(shí)現(xiàn)了著陸器的全狀態(tài)高精度估計(jì)。然而雙目相機(jī)受相機(jī)基線的影響測(cè)量范圍有限，且其對(duì)環(huán)境光照非常敏感，計(jì)算復(fù)雜度高。

3.2 星表特征線匹配導(dǎo)航現(xiàn)狀

上述已知環(huán)境和未知環(huán)境下的行星著陸光學(xué)導(dǎo)航方案中主要利用星表地形中的局部特征設(shè)計(jì)觀測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)精確導(dǎo)航。然而，一方面，由于探測(cè)器與目標(biāo)之間的距離遠(yuǎn)、相機(jī)分辨率低，局部特征檢測(cè)與匹配比較困難，并且容易受到噪聲的干擾而失真。另一方面，由于局部特征的全局位置很難獲得，一般只能用于估計(jì)相鄰兩個(gè)著陸器位置之間的相對(duì)狀態(tài)。因此，Shao等通過(guò)分析星表山脊和溝壑等地理特征，提取特征直線設(shè)計(jì)導(dǎo)航觀測(cè)方案，實(shí)現(xiàn)行星著陸視覺(jué)導(dǎo)航。Bilodeau等研究了基于隕石坑檢測(cè)和匹配的行星著陸導(dǎo)航技術(shù)，該算法計(jì)算效率高，但僅利用隕石坑中心的視線測(cè)量信息。Wokes等通過(guò)在一幅圖像中僅識(shí)別三個(gè)沒(méi)有任何先驗(yàn)信息的隕石坑來(lái)估計(jì)航天器的姿態(tài)。然而，該方法需要已知目標(biāo)天體半徑，使其應(yīng)用范圍受到一定限制。Lu等介紹了一種基于范數(shù)的優(yōu)化方法，通過(guò)利用數(shù)據(jù)庫(kù)中隕石坑的位置和大小來(lái)計(jì)算著陸器的絕對(duì)姿態(tài)。上述方法僅利用隕石坑特征中心位置信息，并沒(méi)有利用全局信息。目前隕石坑曲線提取和匹配在地外天體著陸導(dǎo)航中的應(yīng)用研究還比較少。在紋理稀疏地形下，Meier等針對(duì)機(jī)器人導(dǎo)航提出了利用貝塞爾曲線(Bézier curves)的SLAM算法。曲線SLAM依靠立體攝像機(jī)和IMU敏感器，利用參數(shù)化曲線求解機(jī)器人的全6自由度位姿。然而，該方法同樣僅利用曲線的控制點(diǎn)而不是全局信息構(gòu)建測(cè)量方程，易受噪聲干擾。為充分挖掘地形圖像中測(cè)量信息以提高行星著陸導(dǎo)航精度，Cui等針對(duì)曲線特征導(dǎo)航進(jìn)行了深入研究，分別提出了利用未知隕石坑和已知隕石坑的曲線匹配視覺(jué)導(dǎo)航算法。

3.3 自主著陸導(dǎo)航仿真驗(yàn)證技術(shù)

行星著陸導(dǎo)航技術(shù)應(yīng)用于著陸器在軌飛行之前，必須經(jīng)過(guò)一個(gè)在地面上模擬著陸環(huán)境下的參數(shù)測(cè)試和驗(yàn)證階段，主要來(lái)完成對(duì)著陸器動(dòng)力學(xué)的模擬，產(chǎn)生其6自由度的下降軌跡、姿態(tài)信息與導(dǎo)航系統(tǒng)給出的估計(jì)位姿信息相比較，可以測(cè)試導(dǎo)航算法的自主位置確定、姿態(tài)確定性能。

JPL采用由電機(jī)直接拖動(dòng)著陸器相機(jī)系統(tǒng)在滑軌運(yùn)動(dòng)的系統(tǒng)方案，即著陸器按已設(shè)計(jì)好的空間軌跡數(shù)據(jù)來(lái)模擬實(shí)際的空間運(yùn)動(dòng)，用于測(cè)試和驗(yàn)證JPL提出的光學(xué)導(dǎo)航方法的性能。該系統(tǒng)可以模擬著陸器的一維運(yùn)動(dòng)軌跡及二維姿態(tài)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，完成對(duì)光學(xué)導(dǎo)航方法相關(guān)性能參數(shù)的測(cè)試。由于該系統(tǒng)只能模擬三維運(yùn)動(dòng)，用它來(lái)模擬復(fù)雜著陸運(yùn)動(dòng)軌跡比較困難。

美國(guó)南加利弗尼亞大學(xué)利用直升機(jī)模擬著陸器，即利用著陸器的動(dòng)力學(xué)數(shù)學(xué)模型驅(qū)動(dòng)直升機(jī)來(lái)實(shí)現(xiàn)著陸器的位置、姿態(tài)狀態(tài)，同時(shí)利用直升機(jī)攜帶導(dǎo)航相機(jī)對(duì)地面上指定的區(qū)域拍照結(jié)合直升機(jī)攜帶的其他敏感器來(lái)完成導(dǎo)航功能，以此驗(yàn)證軟著陸自主導(dǎo)航方法的精確性和實(shí)時(shí)性，以及軟著陸方案的可行性。但是，該系統(tǒng)采用數(shù)學(xué)的動(dòng)力學(xué)模型驅(qū)動(dòng)直升機(jī)，并沒(méi)有實(shí)現(xiàn)目標(biāo)天體實(shí)際重力環(huán)境的模擬。

此后，JPL利用在降落傘平臺(tái)上(從40 km處成像，如圖2所示)和探空火箭(從4 km以下成像，如圖3所示)收集包括圖像流在內(nèi)的大量數(shù)據(jù)集，以及行星表面圖像測(cè)試基于陸標(biāo)匹配的地形相對(duì)導(dǎo)航技術(shù)，測(cè)試結(jié)果表明了該算法對(duì)光照和場(chǎng)景外觀變化具有魯棒性。

圖2 降落傘平臺(tái)[68]

圖3 探空火箭[68]

4 行星著陸復(fù)雜形貌特征匹配與自主導(dǎo)航關(guān)鍵技術(shù)

未來(lái)行星探測(cè)任務(wù)追求更高的科學(xué)回報(bào)，任務(wù)形式也日趨復(fù)雜，因此對(duì)行星著陸形貌特征匹配與自主導(dǎo)航技術(shù)提出了更高的要求。本節(jié)根據(jù)行星著陸形貌特征匹配與自主導(dǎo)航技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀及未來(lái)任務(wù)需求，總結(jié)形貌特征匹配與導(dǎo)航技術(shù)實(shí)現(xiàn)突破的關(guān)鍵點(diǎn)。

4.1 形貌特征魯棒提取與跨尺度匹配

在復(fù)雜地形背景下提取形貌特征并完成特征匹配，是實(shí)現(xiàn)探測(cè)器自主精確安全著陸的前提和保障。形貌特征的魯棒提取與精準(zhǔn)快速匹配，可以為探測(cè)器障礙規(guī)避以及高精度實(shí)時(shí)導(dǎo)航定位服務(wù)。

一方面，針對(duì)不同高度、視角及運(yùn)動(dòng)狀態(tài)引起同一形貌特征尺度及形狀動(dòng)態(tài)變化，考慮重復(fù)圖像內(nèi)容以及遮擋等問(wèn)題，提取星表圖像的尺度仿射不變特征，實(shí)現(xiàn)形貌特征魯棒提取與精準(zhǔn)快速匹配。另一方面，確定形貌特征在參考地形圖中位置是實(shí)現(xiàn)探測(cè)器絕對(duì)地形導(dǎo)航的前提，因此需研究序列圖像和參考地形圖間的特征匹配?？紤]如何構(gòu)建具有良好獨(dú)特性的特征描述符，實(shí)現(xiàn)在尺度、旋轉(zhuǎn)、光照等變化條件下的跨尺度匹配，并對(duì)上述方法的工程實(shí)際應(yīng)用方面進(jìn)行研究

4.2 多類型異構(gòu)形貌特征評(píng)價(jià)選取

光學(xué)導(dǎo)航對(duì)探測(cè)器位姿估計(jì)是不可或缺的技術(shù)。由于行星表面分布著復(fù)雜異構(gòu)地形特征，如隕石坑、巖石、溝壑和山脊等，利用圖像處理算法能夠獲取點(diǎn)、直線和曲線等多類型幾何特征測(cè)量信息。行星著陸自主光學(xué)導(dǎo)航方案中，導(dǎo)航特征的數(shù)量和位置是影響導(dǎo)航精度的重要因素。一般情況下，導(dǎo)航特征數(shù)量越多，導(dǎo)航精度越高，但現(xiàn)階段星載計(jì)算機(jī)運(yùn)算能力和存儲(chǔ)空間有限。因此有必要研究導(dǎo)航特征優(yōu)化方法，以提高行星著陸自主導(dǎo)航精度和運(yùn)算效率。此外地形特征復(fù)雜多樣，因此需要進(jìn)一步評(píng)價(jià)分析利用多類型地形特征信息的導(dǎo)航方案精度異同，為未來(lái)行星著陸自主光學(xué)導(dǎo)航方案的設(shè)計(jì)提供理論與方法參考。

4.3 未知環(huán)境下高精度自主導(dǎo)航

觀測(cè)方案設(shè)計(jì)是實(shí)現(xiàn)探測(cè)器狀態(tài)估計(jì)的前提條件，導(dǎo)航數(shù)據(jù)庫(kù)通常僅包含星表明顯的自然形貌特征，識(shí)別特征點(diǎn)的絕對(duì)位置信息比較困難，同時(shí)特征點(diǎn)觀測(cè)無(wú)法保證導(dǎo)航算法在地形弱紋理和光照變化大等復(fù)雜環(huán)境條件下的魯棒性。因此,如何在僅有的導(dǎo)航信源中充分挖掘地形圖像觀測(cè)信息，設(shè)計(jì)自主導(dǎo)航方案以進(jìn)一步提高導(dǎo)航性能，值得深入研究。此外，當(dāng)著陸環(huán)境未知，行星表面地形特征絕對(duì)位置無(wú)法獲取時(shí)，有必要針對(duì)未知形貌環(huán)境下探測(cè)器絕對(duì)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)估計(jì)這一問(wèn)題，設(shè)計(jì)一種有效的探測(cè)器導(dǎo)航方法，保證探測(cè)器精確安全著陸。

行星表面分布著大量復(fù)雜多樣的自然形貌，如隕石坑、巖石、溝壑和山脊等，除研究單一特征匹配導(dǎo)航外，緊密融合多類型形貌特征及擴(kuò)展不規(guī)則曲線導(dǎo)航值得深入研究，以進(jìn)一步提高導(dǎo)航精度和保證導(dǎo)航方案在復(fù)雜地形下普適性。

5 結(jié)束語(yǔ)

本文分析了行星著陸復(fù)雜形貌特征匹配與自主導(dǎo)航的難點(diǎn)，介紹了行星著陸復(fù)雜形貌特征匹配與自主導(dǎo)航技術(shù)研究現(xiàn)狀，并根據(jù)未來(lái)行星著陸任務(wù)需求，提出了發(fā)展形貌特征匹配與自主導(dǎo)航技術(shù)的關(guān)鍵。目前火星著陸動(dòng)力下降段可用的導(dǎo)航特征包括特征點(diǎn)和特征線，點(diǎn)匹配存在特征不明顯和位置不確知導(dǎo)致估計(jì)不準(zhǔn)問(wèn)題，而線匹配具有特征明顯、容易匹配和絕對(duì)位置信息可知等優(yōu)點(diǎn)。圖像導(dǎo)航方面由點(diǎn)匹配導(dǎo)航到線匹配導(dǎo)航發(fā)展，最終實(shí)現(xiàn)多類型特征匹配導(dǎo)航。為實(shí)現(xiàn)更高精度的火星著陸，還需進(jìn)一步提高行星著陸復(fù)雜形貌特征匹配與自主導(dǎo)航技術(shù)能力，實(shí)現(xiàn)形貌特征魯棒提取與跨尺度匹配、評(píng)價(jià)選取多類型異構(gòu)形貌特征，從而實(shí)現(xiàn)未知環(huán)境下高精度自主導(dǎo)航。