于登云，張 哲，泮斌峰，劉傳凱，丁 亮，朱繼宏，高海波，劉金國，陳 鵬

（1.中國航天科技集團(tuán)有限公司，北京 100048；2.探月與航天工程中心，北京 100190；3.西北工業(yè)大學(xué) 航天學(xué)院，西安 710072；4.北京航天飛行控制中心，北京 100094；5.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院，哈爾濱 150001；6.中國科學(xué)院 沈陽自動化研究所，沈陽 110016；7.上海航天技術(shù)研究院北京研發(fā)中心，北京 100081）

引 言

深空探測是指對月球及以遠(yuǎn)天體或空間環(huán)境開展的探測[1]和資源開發(fā)利用活動。我國探月任務(wù)的連續(xù)成功和國外深空探測計(jì)劃的持續(xù)推進(jìn)，將人類深空探測活動推向新的高潮，深空探測已成為世界各主要航天國家競相發(fā)展的新熱點(diǎn)[1-5]。深空探測任務(wù)面臨探測環(huán)境復(fù)雜且不確定、距離遠(yuǎn)且飛行時間長、通信延遲大且數(shù)傳速率低、信息不完備天地互動決策難、多器協(xié)同控制與信息融合難等一系列關(guān)鍵難題，亟需技術(shù)創(chuàng)新和技術(shù)突破。

近年來，以機(jī)器學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)得到了極其快速的發(fā)展，并在計(jì)算機(jī)視覺、語音識別、機(jī)器人等領(lǐng)域獲得了日益廣泛的成功應(yīng)用[6]，為構(gòu)建新的航天器操控模式、發(fā)展智能化深空探測體系等提供了良好支撐。同時，后續(xù)深空探測任務(wù)主要以對月球及更深更遠(yuǎn)更廣闊空間的探測和資源開發(fā)利用為主體，對人工智能技術(shù)也提出了更高更迫切的需求。如我國“嫦娥4號”任務(wù)中的巡視器，采用了傳統(tǒng)的地面測控站+航天器的大回路操作控制模式，并通過“鵲橋”中繼星實(shí)現(xiàn)與地球的通信及遙操作控制[3]。由于受地-月中繼通信延時較高及月面環(huán)境復(fù)雜等因素的影響，這種依賴于地面設(shè)計(jì)與規(guī)劃的遙操作控制方式工作效率較低，如果應(yīng)用人工智能技術(shù)，依賴巡視器所配置的視覺相機(jī)和器載計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)巡視器自主、智能的月球/行星地形感知、導(dǎo)航定位、路徑規(guī)劃與避障[7-8]，將進(jìn)一步提升其探測和表面作業(yè)能力。

目前深空探測人工智能技術(shù)的研究與應(yīng)用尚處于發(fā)展初期。面對深空探測遠(yuǎn)距離、極端環(huán)境等帶來的一系列挑戰(zhàn)，人工智能技術(shù)將成為以月球/行星駐留科學(xué)探測與資源開發(fā)利用為主體的未來深空探測任務(wù)的研究重點(diǎn)。本文在總結(jié)分析深空探測人工智能技術(shù)發(fā)展歷程與態(tài)勢的基礎(chǔ)上，分析了深空探測人工智能技術(shù)的主要特點(diǎn)，并提出了需重點(diǎn)發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)。

1 深空探測人工智能技術(shù)發(fā)展歷程與趨勢

深空探測技術(shù)發(fā)展至今，根據(jù)探測器的操控模式可分為手動、自動化、自主化和智能化4個階段，分別為：

1）手動，依賴于地面操控人員或載人航天任務(wù)中航天員手動操作；

2）自動化，依賴于地面預(yù)設(shè)的程序和流程嚴(yán)格執(zhí)行預(yù)定任務(wù)；

3）自主化，針對模型和環(huán)境確定性問題，基于數(shù)學(xué)方法設(shè)計(jì)系統(tǒng)使其具備可擺脫外界影響做出自主選擇的能力，主要執(zhí)行信息基本完全、環(huán)境基本確定、低動態(tài)的相對簡單任務(wù)；

4）智能化，針對模型和環(huán)境不確定性問題，基于人工智能技術(shù)使系統(tǒng)具備與人類相似的能力，能夠執(zhí)行信息不完全、環(huán)境不確定、高動態(tài)的復(fù)雜任務(wù)。

截至目前，人類的深空探測活動基本以短期和單一任務(wù)為主，主要依賴手動、自動和少量自主化的混合方式。如“阿波羅”（Apollo）登月艙的月面著陸過程，動力下降段采用的是自主制導(dǎo)和自動控制相結(jié)合的方式，其末著陸段則采用航天員手動操控方式；美國的“好奇號”（Curiosity）火星車以及我國的“玉兔號” “玉兔2號”月球車（即巡視器）在火星/月球表面巡視時也主要采取地面手動遙操作方式。因此，目前深空探測尚處于從自動化向信息化、自主化發(fā)展的階段，智能化的研究和應(yīng)用更為初步。

隨著人類深空探測技術(shù)的發(fā)展，后續(xù)深空探測不僅任務(wù)種類多、協(xié)調(diào)要求高、執(zhí)行難度大，而且涉及月球/行星的表面、空中、地下等多個任務(wù)執(zhí)行環(huán)境，對現(xiàn)有自動化、自主化技術(shù)構(gòu)成了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，將其應(yīng)用于深空探測任務(wù)以解決上述技術(shù)難題的時機(jī)日趨成熟，發(fā)展深空探測人工智能技術(shù)迫在眉睫[9]。

1.1 人工智能的基本內(nèi)涵

人工智能是一個很寬泛的概念，目前未見完整權(quán)威的定義，大體來說就是借助計(jì)算機(jī)和某些感知與執(zhí)行單元完成某些與人的智能有關(guān)的復(fù)雜功能的能力。它是一個多學(xué)科交叉的研究領(lǐng)域，涉及的技術(shù)門類眾多，所發(fā)展的方法也多種多樣，一般來說可歸納為以下5個方面[6,9-12]。

1）專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)也稱為基于知識的系統(tǒng)，其設(shè)計(jì)目的是使機(jī)器能像人類專家那樣求解專門領(lǐng)域中復(fù)雜的非數(shù)值問題，體現(xiàn)了人工智能的推理能力。

2）計(jì)算機(jī)視覺

計(jì)算機(jī)視覺使機(jī)器能像人類一樣從視覺圖像中得出有意義的信息，包括模式識別、圖像處理等，體現(xiàn)了人工智能的感知能力。

3）自然語言理解與交流

自然語言理解與交流使機(jī)器能夠使用人類所熟悉的語言來改進(jìn)人類和計(jì)算機(jī)之間的通信，包括語音識別、合成、對話等，體現(xiàn)了人工智能的語言能力。

4）機(jī)器人學(xué)

機(jī)器人學(xué)包括結(jié)構(gòu)、控制、感知、規(guī)劃、交互等，體現(xiàn)了人工智能的規(guī)劃與操控能力。

5）機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)是指計(jì)算機(jī)利用已有的數(shù)據(jù)（經(jīng)驗(yàn)），得出某種模型（規(guī)律），并利用此模型預(yù)測未來數(shù)據(jù)特征的一種方法，體現(xiàn)了人工智能的學(xué)習(xí)能力。

人工智能按其智能化程度可分為以下3個層次[6,9-12]：

1）弱人工智能，能夠模擬人腦的基本功能，如感知、記憶、學(xué)習(xí)和決策；

2）強(qiáng)人工智能，能夠進(jìn)行思考、計(jì)劃、解決問題、抽象思維、理解復(fù)雜理念、快速學(xué)習(xí)和從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)等操作；

3）超級人工智能，能夠在幾乎所有領(lǐng)域超過人類，包括科學(xué)創(chuàng)新、通識和社交技能等。

目前國內(nèi)外在人工智能領(lǐng)域，特別是航天領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄艿难芯颗c應(yīng)用方面，基本以弱人工智能為主，并以強(qiáng)人工智能作為長期目標(biāo)。

1.2 發(fā)展歷程

人工智能技術(shù)在深空探測領(lǐng)域的研究與應(yīng)用最早可追溯至20世紀(jì)60年代，迄今已有50多年的歷史，其發(fā)展歷程曲折起伏，大致分為以下3個階段：

1）第1階段：20世紀(jì)60年代初—80年代末。20世紀(jì)60年代出現(xiàn)的專家系統(tǒng)能夠模擬人類專家的知識和經(jīng)驗(yàn)來解決特定領(lǐng)域的問題，實(shí)現(xiàn)了人工智能從理論研究走向?qū)嶋H應(yīng)用的重大突破。在這一背景下，專家系統(tǒng)在深空探測領(lǐng)域也得到了飛速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，如在美國“阿波羅”任務(wù)期間所發(fā)展的“土星”運(yùn)載火箭中便已應(yīng)用了專家系統(tǒng)，其主要作用是在運(yùn)載火箭出現(xiàn)故障情況下，幫助系統(tǒng)工程師進(jìn)行故障診斷和判別[13]。

2）第2階段：20世紀(jì)90年代初—2010年。隨著人工智能的應(yīng)用規(guī)模不斷擴(kuò)大，專家系統(tǒng)存在的推理方法單一、只適用于簡單問題的初步智能決策等“不能用、不好用”的缺點(diǎn)逐漸暴露出來，專家系統(tǒng)在深空探測領(lǐng)域的應(yīng)用轉(zhuǎn)入低迷期。在這一時期，機(jī)器人技術(shù)得到了快速發(fā)展，在以月球和火星為主的深空探測領(lǐng)域也得到越來越多的應(yīng)用，其中：

（1）1997年7月，美國的“火星探路者”（Mars Pathfinder）任務(wù)[14]成功實(shí)施，“索杰納號”（Sojourner）火星車成為第一輛在火星上進(jìn)行科學(xué)考察的火星星表巡視器。它既可以通過自身攜帶的慣性測量單元進(jìn)行自主導(dǎo)航，也可通過著陸器上的雙目相機(jī)進(jìn)行近距離的視覺輔助導(dǎo)航，以校正航位推算法帶來的誤差。它向地球傳回了超過1萬張照片和大量科學(xué)數(shù)據(jù)，驗(yàn)證了利用自主移動機(jī)器人進(jìn)行火星探測的可行性，并在全球范圍內(nèi)掀起了基于機(jī)器人的行星探測熱潮。

（2）2003年，美國提出“火星探測漫游者”（Mars Exploration Rover，MER）計(jì)劃[15]，并在2004年將“勇氣號”（Courage）和“機(jī)遇號”（Opportunity）火星車送上了火星?！盎鹦翘綔y漫游者”利用視覺和慣性結(jié)合進(jìn)行定位，通過組合導(dǎo)航方式消除車輪打滑造成的誤差，還運(yùn)用了里程計(jì)、光束平差法、地面與衛(wèi)星影像對比、無線電定位、天文導(dǎo)航等多種定位方法，保證了導(dǎo)航信息的準(zhǔn)確性與實(shí)時性。美國噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室（Jet Propulsion Laboratory，JPL）為“勇氣號”和“機(jī)遇號”開發(fā)了基于立體圖像生成的數(shù)字高程圖，用于評估危險(xiǎn)地形，并通過訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器[16]實(shí)現(xiàn)地形分類，進(jìn)而識別障礙分布情況；同時，采用車輛任務(wù)序列與可視化系統(tǒng)[17]，為工程師提供人機(jī)接口，輔助任務(wù)序列制定，支持科學(xué)家和工程師將人類智能有效地整合到行星探索任務(wù)中。正是借助人工智能技術(shù)，“勇氣號”和“機(jī)遇號”高質(zhì)量地完成了探測任務(wù)，取得諸多科學(xué)發(fā)現(xiàn)[18-19]。

（3）此外，來自田納西州立大學(xué)（Tennessee State University）、加利福尼亞理工大學(xué)（California Insitute of Technology）、噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室（Jet Propulsion Laboratory）和麻省理工學(xué)院（Massachusetts Insitute of Technology）等多家科研機(jī)構(gòu)的研究人員，還在自主地形分類[20]、自主地形打滑預(yù)測[21]、地形特性自主學(xué)習(xí)[22]和多特征地形優(yōu)度地圖構(gòu)建方面取得了突出的研究進(jìn)展，提高了地形可通過性判斷、路徑規(guī)劃和路徑跟蹤補(bǔ)償?shù)闹悄苄?。其中，噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室的Thompson等提出了一種可以機(jī)載運(yùn)行的地形分類方法[23]，并用于預(yù)測土壤成分，其對應(yīng)的紋理特征[24]被用于火星車機(jī)載智能相機(jī)TextureCam的開發(fā)[25-26]。

3）第3階段：2011年至今。隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、深度學(xué)習(xí)的興起，人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)了從“不能用、不好用”到“能用、好用”的技術(shù)突破，迎來爆發(fā)式增長的新高潮。人工智能技術(shù)也被更廣闊地應(yīng)用到深空探測領(lǐng)域的多個方面，其中典型研究和應(yīng)用有：

（1）專家系統(tǒng)方面。2012年，美國國家航空航天局（National Aeronautics and Space Administration，NASA）提出一種基于學(xué)習(xí)策略的專家系統(tǒng)，使用領(lǐng)域?qū)＜抑R模型對深空探測任務(wù)所獲得的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行在軌處理，從中篩選科學(xué)價值較高的數(shù)據(jù)傳回地面，以提高深空探測任務(wù)的科學(xué)回報(bào)[8，27]。2014年9月—2015年10月，NASA和歐洲航天局（European Space Agency，ESA）合作將專家系統(tǒng)技術(shù)應(yīng)用于“羅塞塔號”（Rosetta）探測器的任務(wù)調(diào)度，成功解決了其所攜帶的11個科學(xué)儀器極其復(fù)雜的探測任務(wù)規(guī)劃問題[28]。

（2）計(jì)算機(jī)視覺方面。2016年5月，NASA在“好奇號”火星車上成功驗(yàn)證了AEGIS（Autonomous Exploration for Gathering Increased Science）人工智能系統(tǒng)，該系統(tǒng)具有智能選取巖石并調(diào)度激光器射擊巖石進(jìn)行成分分析的能力[29]。

（3）自然語言理解與交流方面。2018年6月，美國太空探索公司（SpaceX）的“獵鷹9號”（Falcon 9）火箭將首個基于人工智能的宇航員機(jī)器人助手CIMON（宇航員交互移動伴侶）送入國際空間站進(jìn)行功能驗(yàn)證。CIMON由空中客車公司（Airbus）、IBM和德國宇航院（Deutsches Zentrum fur Luft-und Raumfarht e.v.,DLR）等機(jī)構(gòu)聯(lián)合開發(fā)，擁有人工智能大腦和8英寸大的顯示屏，可為宇航員提供技術(shù)幫助、系統(tǒng)故障和危險(xiǎn)警示以及一系列娛樂功能，雖然目前的研究尚停留在近地軌道技術(shù)驗(yàn)證階段，但有望在未來深空探測任務(wù)中發(fā)揮重要作用。

（4）機(jī)器人學(xué)方面。2017年至今，NASA開展了基于人工智能技術(shù)的月球探測多機(jī)器人智能協(xié)調(diào)、規(guī)劃、調(diào)度和控制技術(shù)研究，使機(jī)器人在無法與月表探測器保持持續(xù)通信情況下進(jìn)入更深的月坑實(shí)現(xiàn)科學(xué)探測。此外，2011年美國成功發(fā)射了第一輛采用核動力驅(qū)動的“好奇號”火星車[29]；2013年和2019年，中國的“玉兔號”[30]和“玉兔2號”月球車分別在月球正面和背面成功著陸，代表了月球/行星探測機(jī)器人技術(shù)的重要進(jìn)展。在“好奇號”火星車中，噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室為其開發(fā)了一套基于風(fēng)險(xiǎn)識別的地形遠(yuǎn)程評估工具[31]和基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的視覺地形分類技術(shù)[32]，能夠?qū)Φ匦蔚奈ｋU(xiǎn)程度和特征進(jìn)行智能評估。

（5）機(jī)器學(xué)習(xí)方面。美國亞利桑那大學(xué)（University of Arizona）、麻省理工學(xué)院及歐洲航天局等[33-45]廣泛探討了基于深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)及深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的月球/行星軟著陸及其智能巡航等問題。近年來，中國多所高校和研究機(jī)構(gòu)[46-49]也陸續(xù)開展了相關(guān)研究。

盡管在深空探測領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄芗夹g(shù)的研究和應(yīng)用已逾50年，但目前仍然處于較為初級的階段，大部分深空探測活動中人工智能技術(shù)的智能程度較低，甚至許多應(yīng)用僅是自動化與信息化結(jié)合實(shí)現(xiàn)部分自主化，未達(dá)到真正的智能化。

1.3 發(fā)展趨勢

可以預(yù)見，人工智能有可能徹底改變空間探索格局，特別是對以月球/行星駐留科學(xué)探測與資源開發(fā)利用為主體的后續(xù)深空探測任務(wù)，將帶來變革性影響，呈現(xiàn)深度融合、自主學(xué)習(xí)、腦機(jī)協(xié)同、群智開放等新特征：

1）從人工智能的應(yīng)用轉(zhuǎn)向人工智能與其它學(xué)科領(lǐng)域的深度交叉融合

深空探測是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、力學(xué)、機(jī)械學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、建筑學(xué)、醫(yī)學(xué)、生物學(xué)、神經(jīng)科學(xué)和管理科學(xué)等眾多基礎(chǔ)和前沿學(xué)科。未來的深空探測人工智能技術(shù)必然是人工智能與上述多學(xué)科深度融合后的更高層次的集成技術(shù)，如月球/行星表面建筑智能機(jī)器人，必將是人工智能與機(jī)械學(xué)、建筑學(xué)等高度融合的產(chǎn)物。

2）從依賴人類輔導(dǎo)學(xué)習(xí)邁向無人自主學(xué)習(xí)

當(dāng)前人工智能領(lǐng)域的大量研究集中在依賴人類輔導(dǎo)和人工干預(yù)的機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，比如人工設(shè)定應(yīng)用場景、人工采集和標(biāo)注大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)等，非常費(fèi)時費(fèi)力。在未來的深空探測任務(wù)中，將長期以無人探測為主，無法依賴人類的監(jiān)督、輔導(dǎo)實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練。因此，不依賴于科研人員或航天員人工干預(yù)的、具有對環(huán)境自主學(xué)習(xí)能力的人工智能技術(shù)將成為主流。

3）從人工智能走向腦機(jī)混合智能

未來大規(guī)模深空探測任務(wù)必然需要地面技術(shù)人員、航天員與機(jī)器人協(xié)同工作，因此智能化技術(shù)也將從單純的機(jī)器智能升級到腦機(jī)混合智能。機(jī)器智能在海量存儲、精確計(jì)算和快速搜索等方面具有優(yōu)勢，而人類智能擅長復(fù)雜環(huán)境感知、學(xué)習(xí)、情感和推理想象等，因此腦機(jī)混合智能同時包含機(jī)器智能和人類智能，能夠綜合利用兩者各自的優(yōu)勢，以克服單一智能無法解決的難題[50-51]。腦機(jī)混合智能通過腦機(jī)接口技術(shù)，將腦電波/腦神經(jīng)和機(jī)器直接連接為一個整體，不僅能夠提升人工智能系統(tǒng)的性能，也能夠賦予航天員更強(qiáng)的能力?？梢灶A(yù)見，隨著腦機(jī)混合智能技術(shù)的快速發(fā)展，其在深空探測后續(xù)任務(wù)中的應(yīng)用將逐步擴(kuò)展。

4）從單一智能發(fā)展為集群智能

集群智能技術(shù)通過模擬群聚生物的協(xié)作行為與信息交互方式，以自主化和智能化的整體協(xié)同方式完成任務(wù)，具有去中心化、集群復(fù)原和功能疊加放大等優(yōu)點(diǎn)。后續(xù)深空探測任務(wù)必然是多器協(xié)同探測、多智能體聯(lián)合工作的復(fù)雜體系，在實(shí)現(xiàn)單一智能體人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)上，發(fā)展多智能體的人工智能技術(shù)，將是構(gòu)建智能深空探測體系的重要支撐手段。

2 深空探測后續(xù)任務(wù)主要特點(diǎn)

目前，人類的深空探測活動主要以單一或兩個探測器為主，每次探測具有明確的任務(wù)目標(biāo)，通過逐漸增加自主能力和擴(kuò)大探測范圍提升認(rèn)知經(jīng)驗(yàn)和探測水平。中國深空探測后續(xù)任務(wù)將主要以月球/行星駐留科學(xué)探測與資源開發(fā)利用為主體，這是探測能力提升到一定水平后對探測范圍和開發(fā)能力的深度拓展，是人類與眾多智能裝備協(xié)同開展的長期、復(fù)雜的大規(guī)模月球/行星表面探測活動的必然趨勢。以月球探測為例，未來月球駐留科學(xué)探測與資源開發(fā)利用類深空探測任務(wù)的建設(shè)與開發(fā)過程，大致可以分為3個步驟（如圖1所示）。

圖1 長期、復(fù)雜的月球駐留科學(xué)探測與資源開發(fā)利用系統(tǒng)工程體系Fig.1 Engineering system of lunar resident scientific exploration and resources development and utilization system

第1步，建立由兩個且可交聯(lián)的中心節(jié)點(diǎn)探測器加若干智能體組成的月球科研站基本型，搭載智能化就位與巡視探測裝備、初步的能源供給裝置，開展更廣更深的科學(xué)探測和資源開發(fā)利用技術(shù)驗(yàn)證，形成規(guī)模化月面數(shù)據(jù)并進(jìn)行智能分析獲取有效資源的分布數(shù)據(jù)。

第2步，建立由多個且可相互交聯(lián)的中心節(jié)點(diǎn)探測器加若干智能體組成、可短期有人照料的月球科研站，搭載模塊化、智能化資源開采和生命保障裝置，開展短期有人照料參與、長期自主運(yùn)行的深度科學(xué)研究和部分資源開發(fā)利用，初步實(shí)現(xiàn)不同類型資源的開采/運(yùn)輸和不同類型原位制造。

第3步，建立可長期有人駐留且包含多個科研與資源開發(fā)利用設(shè)施的月球基地，開展可長期有人參與、具有一定規(guī)模的科學(xué)研究和資源開發(fā)利用，對能源供給機(jī)制實(shí)現(xiàn)多樣化來源、規(guī)?；?、智能化分配建設(shè)，對月面資源采集、利用、建設(shè)等裝備和設(shè)施實(shí)現(xiàn)智能化運(yùn)行與管理。

與此同時，基于前期探月工程所取得的一系列技術(shù)突破，針對月球資源的開發(fā)利用和月球以外更遠(yuǎn)的深空，我國正在同步規(guī)劃論證探月工程四期、小行星表面吸附采樣與返回、火星表面采樣返回等多項(xiàng)高復(fù)雜性探測任務(wù)。這些以月球/行星駐留科學(xué)探測與資源開發(fā)利用為主體的后續(xù)深空探測任務(wù)將是軌道器、著陸探測器、月球車/行星車、中繼星、月球/行星資源及地面控制中心等有機(jī)結(jié)合的大型系統(tǒng)工程，主要具有以下八個方面的特點(diǎn)。

2.1 多目標(biāo)復(fù)雜飛行任務(wù)將轉(zhuǎn)變?yōu)樘綔y器智能為主、地面干預(yù)為輔的新模式

目前的月球、火星探測任務(wù)中，探測器的飛行軌道、機(jī)動時刻等關(guān)鍵因素是由地面預(yù)先規(guī)劃和注入執(zhí)行的。未來的月球、火星、小行星及太陽邊際探測[52]等任務(wù)中，探測器數(shù)量、飛行軌道、測控復(fù)雜性將大大提高，而受到地面測控資源和通信帶寬等因素的限制，未來多個探測器的繞月飛行及月球以外深空探測器的復(fù)雜飛行過程，難以全部依賴地面控制中心的規(guī)劃，必須具備很強(qiáng)的自主能力；同時，地面控制中心也要對深空飛行器進(jìn)行定期聯(lián)絡(luò)，以確定其安全性和飛行正確性，這就為探測器自主與地面干預(yù)之間的平衡提出了新的難題。針對不同類型的復(fù)雜任務(wù)、不同數(shù)量的飛行目標(biāo)、不同類型的軌控策略，設(shè)計(jì)探測器自主飛行與地面適度干預(yù)的協(xié)同模式，將是未來多目標(biāo)復(fù)雜飛行任務(wù)中必須攻克的瓶頸性問題，也是探測器智能與地面智能進(jìn)行切分與協(xié)同的關(guān)鍵性問題。

2.2 精準(zhǔn)著陸和大范圍勘查是月球/行星駐留科學(xué)探測與資源開發(fā)利用的前提

后續(xù)的月球/行星探測任務(wù)，將圍繞某一中心區(qū)在一定范圍內(nèi)開展大規(guī)模的開采與建造活動。首先探測器能夠定點(diǎn)、高精度著陸至預(yù)選區(qū)中心位置，將機(jī)器人、物資、航天員運(yùn)送至中心區(qū)，然后機(jī)器人或航天員在周圍數(shù)十千米甚至數(shù)百千米開展探測與開采活動。目前的巡視器僅能以較慢的速度在月球/行星表面逐步推進(jìn)探測過程。在月球/行星基地建設(shè)與資源開發(fā)階段，軌道器或月球/行星表面航天器需進(jìn)行高機(jī)動大范圍勘察，分析環(huán)境、資源等因素，然后派遣月球/行星車快速機(jī)動轉(zhuǎn)移至目標(biāo)區(qū)開展資源開采任務(wù)，這要求月球/行星表面航天器必須與軌道器密切配合，通過航天器開展大范圍勘查與局部區(qū)域精細(xì)化勘查，為機(jī)器人活動選定目標(biāo)區(qū)，使機(jī)器人探測有的放矢。

不僅如此，精準(zhǔn)著陸技術(shù)還是火星和小行星著陸采樣任務(wù)的關(guān)鍵支撐技術(shù)，使探測器能夠在火星表面定點(diǎn)著陸或者在小行星表面定點(diǎn)吸附，實(shí)現(xiàn)高價值采樣。

2.3 星表基地建設(shè)與運(yùn)行管理將成為月球/行星長期駐留的必然要求

星表基地是實(shí)現(xiàn)長期駐留科學(xué)探測與資源開發(fā)利用的基石，是航天員長時間開展科研工作的前提。為實(shí)現(xiàn)月球/行星資源開發(fā)與利用，各航天大國紛紛制定了以月球?yàn)橹黧w的月球/行星基地建設(shè)計(jì)劃。美國的月球基地規(guī)劃首選理想地點(diǎn)位于月球南極附近的沙克爾頓環(huán)形山（Shackleton Crater），利用其長時間光照以及富集的氫元素儲備，開展基地建造和月面資源利用活動，計(jì)劃2030年前建成一個功能齊全的航天員居留地，該基地由航天員生活區(qū)、日常工作場所、月球車、科研儀器設(shè)備、電力供應(yīng)和通信系統(tǒng)等部分組成，可以保障航天員在月球上持續(xù)居住180天，并配備加壓月球車以脫掉笨重航天服在月面上駕駛行進(jìn)，開展科學(xué)考察[53-56]；俄羅斯計(jì)劃2028—2032年建造一座有人居住的月球基地，2040年前建設(shè)航天員月球常駐基地[57-59]；歐洲航天局將主要進(jìn)行包括月球在內(nèi)的機(jī)器人探測，2020年前后執(zhí)行月球、火星和小行星等探測任務(wù)；日本計(jì)劃2025—2030年進(jìn)行人機(jī)聯(lián)合登月，并建立月球基地[59]?？梢灶A(yù)見，月球/行星基地建設(shè)與運(yùn)行管理將成為月球/行星探測計(jì)劃的重點(diǎn)，也是月球/行星長期駐留科學(xué)探測與資源開發(fā)利用的必然要求。

2.4 原位資源開采與利用是基地建造與長期駐留的必然選擇

原位資源利用技術(shù)是通過勘測、獲取和利用地外天體的天然資源，使人類真正走出地球邁向深空，實(shí)現(xiàn)永續(xù)生存必不可少的基礎(chǔ)之一。為建設(shè)月球/行星基地，在月球/行星上進(jìn)行礦產(chǎn)開采等活動，必須解決建筑材料問題，應(yīng)當(dāng)盡可能就地、就近開展各種工程建設(shè)。圍繞月球/行星基地進(jìn)行的人類長期居住、生產(chǎn)、實(shí)驗(yàn)以及資源開發(fā)利用，均需要月球/行星原位資源維持，相關(guān)需求主要包括基地的建造、氧氣和水的制備、生活用品的加工和居住環(huán)境的維持等。NASA在其獨(dú)立實(shí)施的空間探測發(fā)展計(jì)劃中，將原位資源利用技術(shù)列為12項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)之一，并在馬歇爾空間飛行中心（Marshall Flight Centre）成立了專門的研究機(jī)構(gòu)，目前已挑選了10家公司研究收集、處理、使用太空資源技術(shù)，用于支持月球和火星任務(wù)。歐洲航天局投資研發(fā)或者付費(fèi)使用可將月球物質(zhì)原位轉(zhuǎn)化為氧氣和水的技術(shù)，以保障未來載人深空探測活動，并邀請外國機(jī)構(gòu)參加為期一年的“原位資源利用示范任務(wù)”研究。

發(fā)展地外天體可能的水冰資源、礦物資源等原位資源利用技術(shù)，可以顯著降低深空探測任務(wù)的費(fèi)用和風(fēng)險(xiǎn)，例如利用月壤或月球礦物作為月球基地建設(shè)的原材料，將是實(shí)現(xiàn)基本部件生產(chǎn)和基地建造的關(guān)鍵。中國西北工業(yè)大學(xué)等高校和研究機(jī)構(gòu)已開展了利用月壤、3D打印技術(shù)建造月球基地房屋等設(shè)施的相關(guān)研究工作。

2.5 功能各異的機(jī)器人將成為資源開采與基地建造任務(wù)的主體

未來的月球/行星資源開采和基地建造需要執(zhí)行遠(yuǎn)程勘查、外出開采、原料運(yùn)輸、設(shè)施建造等任務(wù)，需要針對不同任務(wù)類型設(shè)計(jì)不同功能的機(jī)器人，通過多個機(jī)器人之間的協(xié)作完成任務(wù)。目前成功在地外月球/行星表面運(yùn)行的機(jī)器人均采用輪式移動機(jī)構(gòu)，采樣機(jī)器人主要采用著陸區(qū)附近鉆取或鏟挖的方式，移動路線較為平坦，采樣操作較為簡單。在月球/行星資源開采與基地建造階段，鏟取或鉆取機(jī)器人應(yīng)能夠大范圍機(jī)動至目標(biāo)區(qū)，對月球/行星表面及其以下礦產(chǎn)執(zhí)行挖掘與開采任務(wù)，分析月球/行星不同區(qū)域的地質(zhì)構(gòu)造與資源可用度，月球/行星機(jī)器人種類也將大大增加，月球/行星表面作業(yè)任務(wù)將由原來的單一作業(yè)轉(zhuǎn)變?yōu)槎喾N機(jī)器人協(xié)同作業(yè)，并將根據(jù)作業(yè)類型研發(fā)勘察機(jī)器人、開采機(jī)器人、運(yùn)輸機(jī)器人、球形機(jī)器人、腿式機(jī)器人，甚至飛行器機(jī)器人等。不同類型的機(jī)器人將通過群體協(xié)同，支撐資源開采和建造任務(wù)的高效實(shí)施。

2.6 深空探測機(jī)器人智能化程度及學(xué)習(xí)模式亟需提升

在月球/行星表面長期駐留期間，機(jī)器人作為主體活動對象，開展資源開發(fā)利用與科學(xué)研究任務(wù)，需要具備適應(yīng)非結(jié)構(gòu)化環(huán)境、應(yīng)對復(fù)雜多變?nèi)蝿?wù)的能力。目前的探測機(jī)器人在月面或火星表面開展巡視探測和采樣操作等任務(wù)，主要依靠地面遙操作規(guī)劃的方式實(shí)現(xiàn)，探測與操作效率不高，且在星表的行為主要采用較為固定的模式或者只能進(jìn)行微小調(diào)整，對新環(huán)境、新任務(wù)的適應(yīng)能力不強(qiáng)，智能化程度較低。未來深空天體資源開采、基地與大型保障設(shè)施建造以及科學(xué)裝置布設(shè)等任務(wù)需要在更加廣闊的區(qū)域、更加復(fù)雜的地形表面進(jìn)行，且操作類型和操作復(fù)雜度無法在地面預(yù)知，因此亟需提升機(jī)器人的智能化程度以實(shí)現(xiàn)其對新環(huán)境、新任務(wù)的適應(yīng)性。

另外，目前地面機(jī)器人智能主要通過其在工作環(huán)境進(jìn)行大量針對性學(xué)習(xí)訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)。由于深空環(huán)境的特殊性，深空探測機(jī)器人的智能無法在其實(shí)際工作場景中進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，一般只能依賴于地面模擬環(huán)境的離線訓(xùn)練。由于地面模擬環(huán)境也與真實(shí)環(huán)境存在較大差異，導(dǎo)致基于模擬訓(xùn)練得到的智能算法難以直接用于探測任務(wù)中，且未來的月球/行星表面任務(wù)過程復(fù)雜，存在大量未知的、不確定的工作場景，使得地面模擬更加困難。因此，未來的深空探測機(jī)器人智能學(xué)習(xí)方式將從現(xiàn)在的地面模擬環(huán)境的離線學(xué)習(xí)，向在線自主學(xué)習(xí)和依托虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的天地一體、虛實(shí)共融等相結(jié)合的多模式學(xué)習(xí)方式轉(zhuǎn)變。

2.7 月球/行星基地及保障系統(tǒng)將通過復(fù)雜的集成組裝過程構(gòu)建

月球/行星基地及月球/行星表面保障系統(tǒng)，如能源系統(tǒng)、通信系統(tǒng)等，是月球/行星長期駐留科學(xué)探測和資源開采利用過程中所有星表活動的基礎(chǔ)。月球/行星基地及月球/行星表面保障系統(tǒng)規(guī)模巨大，涉及部組件種類繁多，包含大型桁架展開機(jī)構(gòu)、大面積柔性太陽電池陣、長壽命高性能伺服機(jī)構(gòu)、大型空間機(jī)械臂、空間智能探測器等部件與設(shè)施，機(jī)構(gòu)組裝集成過程復(fù)雜；同時，受到大型機(jī)構(gòu)構(gòu)型和星表建設(shè)形態(tài)等因素影響，組裝時序和工藝流程也會對集成難度產(chǎn)生很大影響；不僅如此，部件和機(jī)構(gòu)的集成需要在星表低重力/微重力、非結(jié)構(gòu)環(huán)境等條件下完成，集成工作面臨大型部件高精度裝配、復(fù)雜形位檢測、重力場下柔性體精度測量等復(fù)雜問題，使得模塊或機(jī)構(gòu)的集成組裝難度更大。因此，月球/行星基地及保障系統(tǒng)的建造過程是一個復(fù)雜的組裝集成過程，需要開展總體規(guī)劃與設(shè)計(jì)。

2.8 表面探測活動將以分布式、并行化、分工協(xié)同的模式全面展開

未來，機(jī)器人和航天員長期駐留月球/行星表面，開展資源開發(fā)、科學(xué)研究和商業(yè)活動，在數(shù)十千米甚至數(shù)百千米范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)星表深度鉆探與樣品采集，對天體深層結(jié)構(gòu)樣品進(jìn)行開采和分析；建立月球/行星基天文臺，擴(kuò)展對宇宙的認(rèn)識，開展宇宙引力波、射電脈沖星等研究。機(jī)器人作為活動主體，需要針對礦物開采、設(shè)施搭建、設(shè)備安裝等不確定性任務(wù)的要求，以智能個體進(jìn)行表面環(huán)境自主感知、任務(wù)自主學(xué)習(xí)和行為自主規(guī)劃等操作，不同類型的機(jī)器人按照分工并行開展任務(wù)（如鉆取、挖掘、運(yùn)輸、建造等），必要時同類機(jī)器人或者不同類型機(jī)器人協(xié)同完成復(fù)雜任務(wù)。如此大量的不同類型機(jī)器人構(gòu)成智能群體，只有以分布式、并行化方式分工協(xié)同作業(yè)，才能使其能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于單機(jī)器人能力的簡單疊加，且群體中單個機(jī)器人結(jié)構(gòu)進(jìn)一步簡化、體積更小、專業(yè)化程度更高，可大大提高機(jī)器人工作的可靠性，增加作業(yè)的靈活性，從而提高探測效率，完成單個機(jī)器人無法實(shí)現(xiàn)的任務(wù)。

3 深空探測人工智能主要關(guān)鍵技術(shù)

隨著探測器、機(jī)器人自主能力的持續(xù)增強(qiáng)，使得人類探索深空、認(rèn)知深空和利用深空的能力不斷得到提升，逐步衍生出許多新的探索發(fā)展思路；同時深空探測任務(wù)的持續(xù)推進(jìn)為人工智能技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用提供了極為廣闊的舞臺空間。未來深空探測任務(wù)中，環(huán)境的未知性、任務(wù)的復(fù)雜性、探測器的多樣性、眾多因素的不確定性和實(shí)施過程的高效性等，都是不斷深化和逐步凸顯的顯著性特點(diǎn)，也是順利推進(jìn)探測進(jìn)程必須考慮的重點(diǎn)和難點(diǎn)。而人工智能技術(shù)能夠充分利用多學(xué)科融合、自主學(xué)習(xí)、人機(jī)結(jié)合和協(xié)同共融等理念，使得探測器和機(jī)器人具有極強(qiáng)的環(huán)境認(rèn)知能力、自主規(guī)劃能力、任務(wù)適應(yīng)能力、異常處置能力和高效協(xié)同能力等，非常適合于在未來深空探測任務(wù)中大量應(yīng)用。要形成這些能力，未來深空探測任務(wù)涉及的關(guān)鍵技術(shù)很多，但最為緊迫的關(guān)鍵技術(shù)主要有智能感知與信息融合技術(shù)、智能規(guī)劃與決策控制技術(shù)等7個方面。其技術(shù)與需求和能力的對應(yīng)關(guān)系如表1所示。

表1 深空探測后續(xù)任務(wù)對人工智能關(guān)鍵技術(shù)的需求Table 1 The key artificial intelligence technologies for the future deep space exploration mission

3.1 智能感知與信息融合技術(shù)

深空環(huán)境復(fù)雜、條件多變，具有很強(qiáng)的非結(jié)構(gòu)化特性，且人類對其認(rèn)知有限，使得探測過程存在極大的不確定性，同時受到天地遠(yuǎn)距離通信時延影響地面干預(yù)及時性差，需要針對作業(yè)任務(wù)要求研究智能感知與信息融合技術(shù)。由于月球/行星表面環(huán)境復(fù)雜，特別是類似月球背面這種崎嶇不平、遍布坑坑洼洼的撞擊坑區(qū)域，需要未來的表面作業(yè)機(jī)器人具備依賴于多源傳感器的作業(yè)環(huán)境自主感知能力；為大范圍精準(zhǔn)探測星表/淺層水冰、礦藏等資源，也需要通過大能效比、高靈敏度、多功能、苛刻環(huán)境耐受度強(qiáng)的多類微傳感器對月球/行星資源和分布特征進(jìn)行自主識別與分類；同時，為執(zhí)行星表各類復(fù)雜任務(wù)，需要多類智能機(jī)器人自主協(xié)同工作，具備自主調(diào)整感知模式和感知策略的能力，不僅需要單個機(jī)器人自主感知，還需要多個機(jī)器人協(xié)同感知和多類傳感信息的融合感知等。這些任務(wù)的實(shí)現(xiàn)都有賴于智能感知與信息融合技術(shù)。

智能感知與信息融合技術(shù)主要研究：①復(fù)雜非結(jié)構(gòu)環(huán)境的適應(yīng)性感知，基于多類傳感器的環(huán)境感知、定位、自主導(dǎo)航和力學(xué)特性適應(yīng)能力，確保機(jī)器人適應(yīng)不同類型、松軟度不同的非結(jié)構(gòu)環(huán)境，能夠安全運(yùn)行于星球表面，避免發(fā)生沉陷、側(cè)翻等危險(xiǎn)；②探測過程的成長性感知，基于人工智能的自主識別與分類方法，包括巖石成分分析、資源定位、數(shù)據(jù)采集與分析等，能夠辨別環(huán)境和資源特征，認(rèn)知熟悉環(huán)境和同類或異類資源等；③面向不同任務(wù)的認(rèn)知性感知，需要機(jī)器人具備認(rèn)知被感知環(huán)境和對象及任務(wù)特性的能力，自主調(diào)整多類傳感器信息的組合感知策略和多類傳感信息的融合利用方法等。

3.2 智能規(guī)劃與決策控制技術(shù)

由于深空環(huán)境復(fù)雜多變、與地面通信延時大，地面無法全程實(shí)時掌握探測器運(yùn)行狀態(tài)，許多復(fù)雜任務(wù)過程（如多目標(biāo)復(fù)雜飛行任務(wù)規(guī)劃、精確著陸任務(wù)規(guī)劃等）無法按照地面規(guī)劃執(zhí)行，需要探測器根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)和目標(biāo)任務(wù)做出實(shí)時的規(guī)劃調(diào)整與決策，實(shí)現(xiàn)局部過程的自主控制；另一方面，以月球/行星表面探測為典型代表的深空探測任務(wù)中，許多任務(wù)需要多智能體協(xié)同高效實(shí)施，如果每個環(huán)節(jié)都由地面統(tǒng)一規(guī)劃實(shí)施，會嚴(yán)重影響任務(wù)執(zhí)行效率，必須依靠多類智能體的自主規(guī)劃與決策及協(xié)同才能實(shí)現(xiàn)任務(wù)的高效執(zhí)行，因此智能規(guī)劃與決策控制技術(shù)是后續(xù)深空探測深入發(fā)展的必然要求。

智能規(guī)劃與決策控制技術(shù)主要研究：①基于經(jīng)驗(yàn)知識庫的全局規(guī)劃方法，綜合考慮深空探測器飛行過程中需要滿足的資源約束、時間約束、并發(fā)性約束、探測環(huán)境不確定及星上資源有限等約束因素，設(shè)計(jì)探測任務(wù)全過程大規(guī)模智能任務(wù)規(guī)劃方法，形成全程認(rèn)知知識庫；②基于局部狀態(tài)約束的智能規(guī)劃與決策，研究基于局部狀態(tài)信息的實(shí)時規(guī)劃與決策控制策略調(diào)整方法，引入深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)，設(shè)計(jì)復(fù)雜任務(wù)過程中可適應(yīng)不同場景、不同環(huán)境、不同任務(wù)模式的智能規(guī)劃和決策控制方法，特別是定點(diǎn)精準(zhǔn)著陸和精準(zhǔn)操作等任務(wù)；③多智能體協(xié)同任務(wù)的集群智能規(guī)劃與控制技術(shù)，針對不同類型的復(fù)雜任務(wù)、不同功能的探測器，設(shè)計(jì)分布式的規(guī)劃與控制算法，以完成復(fù)雜的決策與控制任務(wù)、解決任務(wù)復(fù)雜性問題。

3.3 智能機(jī)器人技術(shù)

未來深空探測任務(wù)中，在月球/行星表面進(jìn)行長期駐留科學(xué)研究和資源開發(fā)與利用，資源勘查、礦產(chǎn)開采、原料運(yùn)輸和設(shè)施建造等眾多任務(wù)需要依靠智能機(jī)器人完成，每個機(jī)器人具有很強(qiáng)的自主能力，不同機(jī)器人之間有明確的分工與協(xié)同關(guān)系，共同推進(jìn)任務(wù)實(shí)施。隨著人工智能技術(shù)在機(jī)器人上的深度應(yīng)用，智能機(jī)器人不僅可以取代人去完成某些預(yù)定工作，也可以完成某些人所不能夠完成的工作。智能機(jī)器人在深空探測中將顯示其獨(dú)到的優(yōu)勢，在星球基地建設(shè)和就位資源利用時，必須采用智能機(jī)器人進(jìn)行自動化操作，特別是同時進(jìn)行多項(xiàng)任務(wù)時，通過人機(jī)聯(lián)合可以提高效率。智能機(jī)器人技術(shù)作為戰(zhàn)略性關(guān)鍵技術(shù)，對未來月球基地建設(shè)和資源開發(fā)利用具有非常重要的意義。

受發(fā)射、運(yùn)載、能量等資源，特別是空間環(huán)境條件的限制，空間機(jī)器人在設(shè)計(jì)和研制過程中在質(zhì)量、體積、能耗、魯棒性、可靠性等方面依然受到巨大的挑戰(zhàn)。迫切需要開展的研究工作有：①空間環(huán)境適應(yīng)技術(shù)，智能機(jī)器人本體需適應(yīng)真空、失重（或不同的重力場）、大溫度梯度、輻射、單粒子效應(yīng)、原子氧、真空放電、表面靜電積累、空間碎片等諸多空間環(huán)境的影響；②空間驅(qū)動與伺服技術(shù)，解決機(jī)器人在空間環(huán)境下高可靠運(yùn)動、高精度運(yùn)動、運(yùn)動平穩(wěn)性以及運(yùn)動安全性等一系列問題；③自主作業(yè)與人機(jī)交互技術(shù)，機(jī)器人可以通過“人在回路”的方式完成特定的使命，同時在長延時、遠(yuǎn)程作業(yè)時還具有自主作業(yè)模式；④總體規(guī)劃和頂層設(shè)計(jì)技術(shù)，確定總體方案，明確總體技術(shù)指標(biāo)、系統(tǒng)的組成、總體構(gòu)型需求、總體技術(shù)指標(biāo)分析、各系統(tǒng)技術(shù)指標(biāo)分析和相互接口關(guān)系等；⑤地面仿真與環(huán)境模擬技術(shù)，通過任務(wù)仿真、環(huán)境模擬、信息流和動作的模擬，以及故障模式和機(jī)器人運(yùn)動特性的模擬，建立一套準(zhǔn)確靈活、功能完備的地面測試仿真與模擬訓(xùn)練系統(tǒng)是確保機(jī)器人安全順利完成任務(wù)、正確應(yīng)對各種緊急情況與故障的重要手段。

3.4 智能開采與原位制造技術(shù)

月球/行星與地面距離遠(yuǎn)，將探測器和原材料從地面送往月球/行星表面耗費(fèi)巨大，因此，必須最小化對地面運(yùn)輸補(bǔ)給的依賴性，研究利用星表已有資源進(jìn)行原位開發(fā)、原位利用和原位制造。月球/行星表面基礎(chǔ)設(shè)施體積和規(guī)模巨大，長期駐留、科學(xué)研究和資源開發(fā)與利用的經(jīng)濟(jì)價值也必須通過星表裝備制造的產(chǎn)品與設(shè)施體現(xiàn)。首先利用智能機(jī)器人在月球/行星表面開采礦產(chǎn)資源，再結(jié)合以增材制造為代表的智能制造技術(shù)，定制化開發(fā)適合于星表設(shè)施建設(shè)的智能化基建平臺。在設(shè)計(jì)研發(fā)制造系統(tǒng)的同時，應(yīng)充分探索利用原位材料成型結(jié)構(gòu)功能器件和原位建筑的工藝機(jī)理和材料制備工藝，形成以深空天體原位開發(fā)無人化、定制化、自動化、智能化為典型特征的原位制造技術(shù)體系。

智能開采和原位制造技術(shù)主要研究：①資源的智能發(fā)掘與開采技術(shù)，首先利用月球/行星表面的多光譜、多尺度圖像數(shù)據(jù)，通過疊加分析篩選資源候選區(qū)，然后針對開采要求利用智能機(jī)器人以打鉆、敲擊、鏟挖等方式實(shí)現(xiàn)對資源的開采與轉(zhuǎn)運(yùn)；②智能化制造技術(shù)，針對月球/行星表面特殊環(huán)境限制和土壤成分，著重研究基于粘接和燒結(jié)的智能增材制造技術(shù)，首選水冰資源豐富區(qū)域作為原位制造區(qū)，可采用快速膨脹粘接和三維噴涂粘結(jié)技術(shù)，降低成本和能耗，同時在太陽能較為充足的區(qū)域，可采用基于機(jī)械臂為打印平臺的月球/行星土壤復(fù)合材料電子束/激光燒結(jié)和高溫熔覆等技術(shù)進(jìn)行增材制造，此外，可以采用金屬微滴數(shù)字化噴射3D打印技術(shù)直接熔化回收的金屬塊料，然后噴射均勻金屬液滴，以實(shí)現(xiàn)金屬零件3D打印成形，該過程不需要絲/粉狀等特殊原材料，十分適合資源有限的深空探索活動。

3.5 智能裝配與大規(guī)模建造技術(shù)

月球/行星基地及保障系統(tǒng)的建造，如長期駐留基地、太陽能電站等，需要利用原位資源制造的部件組裝構(gòu)建。由于月球/行星基地及月球/行星表面保障系統(tǒng)規(guī)模巨大，涉及部組件種類繁多，機(jī)構(gòu)組裝集成過程復(fù)雜且組裝時序和工藝流程與工作環(huán)境密切相關(guān)，使得月球/行星表面的建造工作具有極高的不確定性，需要針對任務(wù)要求研究智能化裝配與大規(guī)模建造技術(shù)。通常情況下，月球/行星基地及保障系統(tǒng)等大型設(shè)備設(shè)施的建造需要依賴于功能細(xì)分、相互協(xié)作的建筑機(jī)器人，面向月球/行星基地駐留設(shè)施以及機(jī)械裝備的制造需求，利用原位資源制造的零部件，按照一定的工藝流程與建造要求，先組裝形成小型組件、再組裝形成中型設(shè)備、最終組裝構(gòu)建大型裝備與系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)具備氣密、防沖擊、防輻射等功能的大規(guī)模基地駐留設(shè)施的智能建造。該過程中不僅需要考慮機(jī)器人的智能化協(xié)同，也要考慮零部件到組件、到設(shè)備、再到大型裝備與系統(tǒng)全過程的建造順序及深空環(huán)境的影響等因素，過程異常復(fù)雜且對個體與協(xié)同關(guān)系要求都很高，因此需要探索非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中的智能裝配與大規(guī)模建造方法。

智能裝配與大規(guī)模建造技術(shù)主要研究：①星表低重力/微重力、非結(jié)構(gòu)環(huán)境等條件影響的高精度智能裝配技術(shù)，考慮復(fù)雜形位檢測、重力場下柔性體精度測量等因素的影響，基于智能感知與強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)大型部件無人操作或人機(jī)協(xié)作的智能裝配；②基于集群智能的協(xié)同裝配技術(shù)，利用多類智能機(jī)器人的不同分工實(shí)現(xiàn)不同類型部件的組裝，尤其是在組裝過程中隨著機(jī)構(gòu)的逐步增大需要研究多個機(jī)器人協(xié)同完成多個復(fù)雜部件之間的組裝問題；③大型裝備與系統(tǒng)建造的并行化設(shè)計(jì)技術(shù)，大型裝備的組裝過程需要考慮工作環(huán)境和設(shè)備設(shè)施的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，開展裝配環(huán)節(jié)和流程的并行化設(shè)計(jì)，確保組裝過程的穩(wěn)定性，同時還要考慮不同類型組裝的特殊性，設(shè)計(jì)多機(jī)器協(xié)同組裝模式與組裝方法等。

3.6 智能生存與健康管理技術(shù)

月球及以遠(yuǎn)行星距離遠(yuǎn)、環(huán)境條件惡劣，機(jī)器設(shè)備和航天員的生存健康，僅僅依靠地面診斷、干預(yù)與引導(dǎo)的模式，存在較大弊端且難以應(yīng)對許多危急情況，因此需要研究發(fā)展智能生存與健康管理技術(shù)，使得星球表面設(shè)備與設(shè)施能夠自主檢測、分析環(huán)境和健康的狀況，建立一定的自主修復(fù)能力。未來的有人長期駐守的月球/行星基地中，需要保障航天員的人身安全與健康狀況，同時也要具備設(shè)施自我檢測與診斷及修復(fù)能力，一方面以航天員為中心，圍繞航天員的安全工作、安全探測等需求設(shè)計(jì)智能航天服、體征監(jiān)測和健康診斷裝置與設(shè)施等，對航天員的行為與健康狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測與管理；另一方面配備星表設(shè)備、航天器與機(jī)器人的智能監(jiān)測與健康管理系統(tǒng)，使其具備一定的自主監(jiān)測與管理能力，能夠預(yù)測和判斷自身的故障狀態(tài)，及時實(shí)現(xiàn)能源補(bǔ)給與維修，確保基地設(shè)施能夠長期穩(wěn)定運(yùn)行。

智能生存與健康管理技術(shù)主要研究：①棲息環(huán)境監(jiān)控技術(shù)，基于人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)棲息地環(huán)境的適宜度評估及抗菌、防火、綠色太空藻類生物凈化、防泄漏等環(huán)境監(jiān)測與控制等；②低重力下的人體醫(yī)學(xué)檢測處置智能技術(shù)，具備特殊疾病的智能檢測、緊急病情的智能醫(yī)療救治等功能，主要包括暴露于微重力環(huán)境下產(chǎn)生的生理變化及其機(jī)制、宇宙輻射對健康的危害、幽閉等特殊環(huán)境產(chǎn)生的心理影響等；③輕質(zhì)化、智能化艙外航天服技術(shù)，用于支撐航天員在星表行走和應(yīng)用，其中航天服具有柔性電子智能體征監(jiān)測、智能防塵、智能導(dǎo)航等功能；④智能健康評估與故障診斷技術(shù)，低重力/微重力、真空、高污染、大溫差等復(fù)雜環(huán)境下深空探測器、基地設(shè)施與裝置及機(jī)器人的智能健康狀態(tài)評估和智能故障診斷技術(shù)等。

3.7 智能虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)

由于深空環(huán)境的特殊性，以及深空環(huán)境中探測器/機(jī)器人作業(yè)過程的復(fù)雜性、不確定性與未知性等因素影響，一般無法提前預(yù)知或在真實(shí)物理世界中進(jìn)行精確模擬。虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)以計(jì)算機(jī)為基礎(chǔ)，融合信號處理、動畫技術(shù)、智能推理、預(yù)測、仿真和多媒體技術(shù)為一體，能夠在虛擬的世界中逼真模擬復(fù)雜、多變的深空環(huán)境和探測器/機(jī)器人作業(yè)過程，是將探測器/機(jī)器人和人類深度關(guān)聯(lián)的中間層級，是天地交互的媒介和橋梁，是實(shí)現(xiàn)天地一體、虛實(shí)共融的有力支撐。目前的虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)一般針對確定性場景，其智能化程度較低，因此面對深空任務(wù)距離遠(yuǎn)、環(huán)境差、操作復(fù)雜和場景不確定或無法預(yù)知等特點(diǎn)，亟需發(fā)展具備更高智能的虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)。

智能虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)主要研究：①虛擬場景的智能構(gòu)建技術(shù)，根據(jù)探測器探測、感知并返回地面的信息，智能提取反饋有效信息，基于虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)融合月球/行星表面幾何與物理特性的虛擬場景的智能構(gòu)建；②基于虛擬場景的高置信度人工智能訓(xùn)練技術(shù)，通過在地面條件下建立基于虛擬/混合現(xiàn)實(shí)的復(fù)雜操作學(xué)習(xí)訓(xùn)練系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)月球/行星作業(yè)機(jī)器人的適應(yīng)性學(xué)習(xí)與技能提升；③數(shù)字孿生技術(shù)，在虛擬環(huán)境中建立運(yùn)行于空間環(huán)境的探測器/機(jī)器人等真實(shí)物體的數(shù)字孿生體，當(dāng)真實(shí)物體運(yùn)行、移動時，其對應(yīng)的數(shù)字孿生體也將發(fā)生相同的動作狀態(tài)；操作人員在虛擬環(huán)境中控制數(shù)字體運(yùn)行時，對應(yīng)的真實(shí)物體也收到相同的控制指令，實(shí)現(xiàn)虛實(shí)一致的運(yùn)行過程。在深空探測任務(wù)中，應(yīng)用數(shù)字孿生技術(shù)可以使地面人員全面直觀地了解探測器、深空機(jī)器人等自身運(yùn)行狀態(tài)，方便及時做出任務(wù)部署和調(diào)整，可以實(shí)現(xiàn)以虛控實(shí)、虛實(shí)融合的天地一體控制。

4 結(jié)束語

近年來，人工智能技術(shù)取得了快速發(fā)展，并在深空探測領(lǐng)域智能化體系的構(gòu)建與智能技術(shù)的應(yīng)用中獲得廣泛重視。未來月球及其以遠(yuǎn)深空探測活動，由于任務(wù)的復(fù)雜性、模式的多樣性和環(huán)境的特殊性，對人工智能技術(shù)提出了極為迫切的需求?？梢灶A(yù)見，未來深空探測將呈現(xiàn)天地一體、虛實(shí)共融、人機(jī)協(xié)同的高度智能化圖景。

目前，深空探測領(lǐng)域人工智能技術(shù)的發(fā)展總體上尚處于起步階段，其未來發(fā)展與應(yīng)用任重道遠(yuǎn)，我國應(yīng)加快構(gòu)建深空探測人工智能技術(shù)路線圖和研究體系，早謀劃、早部署、早研究，著力突破其關(guān)鍵技術(shù)，集小成為大成，加快推進(jìn)深空探測模式的轉(zhuǎn)變和地外深空天體資源開發(fā)利用能力的提升。