范亞嫻， 陳衛(wèi)東， 董凌峰， 王景川， 王鵬基

(1.上海交通大學(xué)電子信息與電氣工程學(xué)院， 上海 200240； 2.北京控制工程研究所， 北京 100190)

1 引言

月球車在月面環(huán)境長(zhǎng)時(shí)間、大范圍工作，月球車的定位是完成其工作的基礎(chǔ)，需要對(duì)定位性能進(jìn)行大量測(cè)試。 由于月球探測(cè)任務(wù)的高風(fēng)險(xiǎn)和高價(jià)值，大規(guī)模還原月球環(huán)境成本太高，為了驗(yàn)證月球車傳感器選型和算法，可行的替代方案是建立一個(gè)能夠反映真實(shí)月球表面地形特征的月面仿真系統(tǒng)。

月球車仿真系統(tǒng)主要包括月面三維環(huán)境、月球車以及傳感器3 個(gè)部分的模擬。 國內(nèi)外研究人員對(duì)此開展了一系列的研究。

月面三維環(huán)境的模擬是月球車仿真系統(tǒng)的基礎(chǔ)。 Allan 等[1]提出了一種基于數(shù)字高程模型(Digital Evaluation Model， DEM)構(gòu)建仿真月面環(huán)境的方法，仿照資源勘探者號(hào)月球車模擬了月球車和仿真月面之間的摩擦；謝圓等[2]模擬月海數(shù)字地形，用于月球車任務(wù)規(guī)劃仿真；Schuster 等[3]搭建了一個(gè)類月面的崎嶇地形并設(shè)計(jì)仿真環(huán)境；駱訓(xùn)紀(jì)等[4]設(shè)計(jì)了基于組件對(duì)象模型(Component Object Model， COM)技術(shù)的月球漫游車分布式仿真系統(tǒng)，并提供了環(huán)境編輯器，以便利用預(yù)先創(chuàng)建的地形模塊搭建虛擬月面環(huán)境；Win等[5]介紹了一個(gè)用于驗(yàn)證月球探測(cè)SLAM 系統(tǒng)實(shí)用性的系統(tǒng)，通過模擬安寧山坑口的現(xiàn)有環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行了測(cè)試；Vassallo 等[6]提出了無基礎(chǔ)設(shè)施的視覺SLAM 算法，采用的月面仿真模型是利用月球勘測(cè)軌道器LRO 的數(shù)字高程數(shù)據(jù)與過濾器共同構(gòu)建的。 但是，上述月面模型均缺乏多樣性，并且未模擬星空背景。 謝洪樂等[7]針對(duì)月面環(huán)境特有的恒星無窮遠(yuǎn)點(diǎn)干擾問題，提出一種高效的恒星點(diǎn)剔除算法；尚天祥等[8]提出了一種針對(duì)月面環(huán)境的顯著特征點(diǎn)云提取方法。 但是，此前的仿真月面地形不可重構(gòu)，月面場(chǎng)景多樣性不足，不能模擬光照變化。

對(duì)于月球車的研究，Tian 等[9]對(duì)六輪搖臂式月球車進(jìn)行仿真建模，并建立月球車在崎嶇月面的動(dòng)力學(xué)模型；Wang 等[10]對(duì)輪腿式月球車進(jìn)行仿真，研究給出月球車運(yùn)行的建議步幅和傾角；江磊等[11]基于Vortex 物理引擎，建立月球車車體動(dòng)力學(xué)模型。 但以上研究未描述車體質(zhì)量、車輪懸掛、輪地摩擦重配置的方法。

在傳感器方面，Bualat 等[12]利用雙目相機(jī)構(gòu)建視覺里程計(jì)來跟蹤機(jī)器人(Astrobee)的運(yùn)動(dòng)，并使用深度相機(jī)構(gòu)建用于路徑規(guī)劃的地圖；趙靜[13]利用視景仿真技術(shù)，在全局地圖已知的情況下執(zhí)行路徑規(guī)劃任務(wù)。 但是，上述研究大多采用單一傳感器。

由于月面地形崎嶇，分布多種隕石坑和月面石塊，色彩單一，月面紋理信息缺乏，需要考慮采用同時(shí)定位與地圖創(chuàng)建(Simultaneous Localization and Mapping，SLAM)處理月球車的定位和地圖創(chuàng)建問題。 SLAM 指在未知環(huán)境中，根據(jù)傳感器觀測(cè)和已建立的部分地圖進(jìn)行定位，在定位的基礎(chǔ)上增量式建造地圖。

本文基于開源機(jī)器人操作系統(tǒng)[14](Robot Operating System， ROS)和Gazebo 仿真器[15]，創(chuàng)建一個(gè)月球車仿真系統(tǒng)，該系統(tǒng)加載月面的地形數(shù)據(jù)，并在該環(huán)境中創(chuàng)建月球車和傳感器的仿真原型，以驗(yàn)證、評(píng)估不同的傳感器選型和不同的月球車算法。

2 系統(tǒng)架構(gòu)

系統(tǒng)框架如圖1 所示，主要由月面環(huán)境模型、月球車本體模型和傳感器模型組成。 模塊的功能如下:

1) 月面環(huán)境模型。 主要實(shí)現(xiàn)合成地形、光照陰影和星空背景的模擬。

2) 月球車本體模型。 包括月球車車體、車輪懸掛和輪地摩擦等的相關(guān)配置。

3) 傳感器模型。 主要模擬慣性測(cè)量單元(Inertial Measurement Unit，IMU)、三維激光雷達(dá)、雙目相機(jī)和亮度儀數(shù)據(jù)。

仿真系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互，允許用戶對(duì)月面環(huán)境進(jìn)行重構(gòu)，使用鼠標(biāo)控制用戶觀察視角，通過鍵盤發(fā)送相關(guān)控制指令，控制月球車運(yùn)動(dòng)；為SLAM 算法模塊提供多種傳感器數(shù)據(jù)，并提供算法接口。

3 月面環(huán)境模型

月球車在執(zhí)行任務(wù)的過程中受到多種月面環(huán)境因素的影響。 月球車需要避開隕石坑、月面石塊、過于陡峭的月面凸起等。 地形是影響月球車運(yùn)動(dòng)的首要因素。 同時(shí)，由于月球車會(huì)搭載視覺傳感器，因此，月面紋理和光照也會(huì)影響月球車的任務(wù)。

本文的月面環(huán)境仿真針對(duì)上述問題，分別對(duì)月面地形、月面紋理、光照和陰影、星空背景4 部分進(jìn)行模擬，生成一個(gè)可重構(gòu)的月面環(huán)境。 基于基礎(chǔ)地形生成合成地形，經(jīng)過紋理映射、光照和星空背景渲染，生成月面環(huán)境模型。 其中，星空背景的模擬調(diào)用Gazebo 中的星空模型。

3.1 合成地形

合成地形是在月面基礎(chǔ)地形上添加隕石坑和月面石塊，形成一個(gè)包含多種月面場(chǎng)景的地形。其中，隕石坑和月面石塊均采用隨機(jī)分布。 對(duì)隕石坑和月面石塊的仿真不僅是月面仿真的關(guān)鍵，也對(duì)月球車相關(guān)算法如SLAM、路徑規(guī)劃等起到著至關(guān)重要的作用[16]。

3.1.1 基礎(chǔ)地形

地形原始數(shù)據(jù)來自月球偵察軌道衛(wèi)星LRO，該地點(diǎn)位于阿波羅15 號(hào)著陸點(diǎn)以南3 km 處，包含不同坡度的起伏和深度超過20 m 深的環(huán)形山[17]。 在仿真月面中，月面范圍為1000 m×1000 m，基礎(chǔ)地形的俯視圖如圖2 所示。

基礎(chǔ)地形模擬場(chǎng)景較為單一，為了提高月面地形模擬的多樣性，使地形模擬更為真實(shí)，在基礎(chǔ)地形上進(jìn)一步添加不同種類的隕石坑和月面石塊。 將原本固定的單一月面場(chǎng)景改進(jìn)為可重構(gòu)的多種月面場(chǎng)景。

3.1.2 月面隕石坑

通過高度圖變換添加月面隕石坑。 高度圖的每一個(gè)像素對(duì)應(yīng)三維空間的一個(gè)頂點(diǎn)，一般0(黑色)表示最低點(diǎn)，255(白色)表示最高點(diǎn)。 高度圖由二維數(shù)組v構(gòu)成，對(duì)于月球中的采樣點(diǎn)(x，y，z) 。 高度圖的二維坐標(biāo)值v[x][y] 對(duì)應(yīng)三維頂點(diǎn)(x，y) 值，亮度值對(duì)應(yīng)頂點(diǎn)的z值的關(guān)系如式(1)所示:

式中，hMAX是月球表面的最大高度。v[x][y] 對(duì)應(yīng)的亮度值為l。

Pike[18]對(duì)月球隕石坑進(jìn)行了測(cè)量和計(jì)算，隕石坑的深度與直徑滿足經(jīng)驗(yàn)公式(2):

式中，H為隕石坑深度，D為隕石坑直徑。

月面高度圖轉(zhuǎn)換后的月面三維場(chǎng)景如圖3(a)所示。 將該高度圖作為地形模型加載到Gazebo 的.world 文件中，對(duì)月球環(huán)境進(jìn)行渲染，生成月球車仿真環(huán)境，如圖3(b)所示。

圖3 月面仿真場(chǎng)景Fig.3 Lunar surface simulation scene

3.1.3 月面石塊

月面石塊形狀包括圓形、矩形、凹坑形等[19]。采用SketchUp 設(shè)計(jì)石塊的基礎(chǔ)模型，生成41 種不同的石塊模型，在建立石塊模型后，轉(zhuǎn)換為Gazebo 可識(shí)別的統(tǒng)一格式(.dae 格式)，并將其導(dǎo)入到Gazebo 中，形成石塊模型數(shù)據(jù)庫。

由于石塊模型庫中的模型個(gè)數(shù)有限，實(shí)際月面分布的石塊遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出模型庫中的石塊模型數(shù)。因此，為了避免月面環(huán)境中石塊過于單調(diào)，在石塊融合到月面過程中，通過隨機(jī)變換石塊在基礎(chǔ)地形上的角度和大小，從而達(dá)到不同的仿真結(jié)果。在月面環(huán)境中可以在線調(diào)整石塊的形狀、大小、數(shù)量和空間分布。

3.1.4 合成地形實(shí)例

合成地形選取3.1.1 節(jié)所述具有代表性月面地形特征的區(qū)域作為模擬場(chǎng)景。 合成地形的局部圖如圖4 所示，其中圖4(a)為合成地形俯視圖，紅色框選部分為新增隕石坑；圖4(b)上圖為月面凸起和月面石塊局部放大圖，下圖為隕石坑局部放大圖，該隕坑直徑約為60 m，深度為約為11 m。

圖4 合成地形Fig.4 Synthetic terrain

設(shè)置41 種不同類型的石塊，如圖5 所示，不同種類石塊在月面環(huán)境中的數(shù)目如圖6 所示，其中，每100 m×100 m 的范圍內(nèi)，隨機(jī)分布的石塊總數(shù)為1056 塊，石塊直徑大于20 cm 的數(shù)目為23塊，石塊直徑在10～20 cm 之間的數(shù)目為160 塊，石塊直徑在5～10 cm 之間的數(shù)目為753 塊，石塊直徑在2～5 cm 之間的數(shù)目為120 塊。

圖5 月面石塊Fig.5 Lunar surface rocks

圖6 不同種類石塊的數(shù)目Fig.6 Number of different types of rocks

3.2 月面紋理

根據(jù)月面不同區(qū)域的紋理特征，選取3 種不同的紋理[20]對(duì)月面地形進(jìn)行紋理映射。 本文在處理紋理映射時(shí)，可以簡(jiǎn)單歸納為以下4 個(gè)步驟:

1)加載紋理圖像。

2)將紋理的坐標(biāo)映射到三維空間坐標(biāo)。

3)將紋理顏色與月面基礎(chǔ)地形、顏色和材質(zhì)顏色融合。

4)采用最近鄰差值[21]進(jìn)行紋理過濾，優(yōu)化紋理映射的效果。

不同的紋理效果如圖7 所示。 其中，紋理1 為基礎(chǔ)地形紋理圖片，紋理2 中紋理特征較紋理1有所減少，紋理3 中紋理接近于灰色，特征最少。

圖7 不同月面紋理Fig.7 Different Lunar surface textures

3.3 光照與陰影

在進(jìn)行月面光照和陰影的模擬時(shí)，主要考慮月面是介于漫反射體和鏡面反射體之間的物體，在設(shè)計(jì)光照時(shí)需要考慮反射強(qiáng)度與光源之間的關(guān)系[16]。 因此，采用無限光源，即選用從無限遠(yuǎn)處照射的光源，主要模擬太陽光照射效果，光線是互相平行的。

通過調(diào)整光源的方向角來調(diào)節(jié)光照角度，通過調(diào)節(jié)光源中心點(diǎn)與原面的距離調(diào)節(jié)月面亮度。同時(shí)，通過調(diào)節(jié)光照強(qiáng)度與角度可模擬月面不同時(shí)刻的光照。 本文僅考慮太陽光照本影的影響。光照顯示效果圖如圖8 所示。

圖8 光照效果圖Fig.8 Lighting effects

4 月球車本體模型

采用SolidWorks 設(shè)計(jì)月球車的三維模型，對(duì)月球車的車身、車輪、連桿等各部分進(jìn)行設(shè)計(jì)。

4.1 月球車車體

4.1.1 車體模型

月球車的3D 建模主要利用SolidWorks 軟件生成Gazebo 可執(zhí)行的URDF 文件，使用XACRO對(duì)URDF 文件模型進(jìn)行優(yōu)化。 其中，URDF 是ROS 中使用XML(可擴(kuò)展標(biāo)記語言)格式描述機(jī)器人(含月球車)模型的文件，包括外觀形狀、尺寸、顏色、物理屬性和關(guān)節(jié)類型等基本屬性。XACRO 是對(duì)URDF 文件進(jìn)行優(yōu)化后的模型文件。月球車模型文件導(dǎo)入的流程圖如圖9 所示。

圖9 月球車模型導(dǎo)入流程Fig.9 Import process of lunar rover model

月球車的車體質(zhì)量為M，車身尺寸為(L，W，H)，車輪直徑為D，車輪間距為B，用戶可配置上述參數(shù)。 月球車仿真模型、本體坐標(biāo)系與傳感器坐標(biāo)系如圖10 所示，月球車本體坐標(biāo)系原點(diǎn)Ob位于月球車的質(zhì)心，定義月球車前進(jìn)方向?yàn)閤軸方向。

圖10 月球車車體與傳感器配置Fig.10 Configuration of the lunar rover body and sensors

4.1.2 車輪懸掛

通過直接在Gazebo 中配置每一次仿真循環(huán)中的修正誤差ERP和物理引擎的全局混合約束力CFM模擬彈簧-阻尼約束[22]，實(shí)現(xiàn)車輪懸掛模型。ERP表示在一次仿真循環(huán)中，系統(tǒng)所允許最大關(guān)節(jié)誤差，取值范圍為0～0.8；CFM反映了物體表面的柔軟程度，取值范圍為0～1，計(jì)算公式如式(3)、(4)所示:

式中，Kp為彈性系數(shù)，Kd減震系數(shù)，模擬步長(zhǎng)h由Gazebo 仿真器生成。

設(shè)置CFM＝1，ERP＝0.2，添加懸掛系統(tǒng)前后的IMU 的z軸加速度曲線如圖11 所示。

圖11 IMU z 軸加速度曲線Fig.11 z-axis acceleration curve of IMU

4.2 運(yùn)動(dòng)控制器

利用libgazebo_ros_diff_drive.so 插件，將月球車簡(jiǎn)化為雙輪差速模型。 通過式(5)將月球車的車體運(yùn)行速度解算為各個(gè)車輪的轉(zhuǎn)速。

式中，vL和vR為左、右輪的線速度，v為車體線速度，w為車體角速度，d為前后輪間距。

4.3 輪地摩擦

為模擬地面摩擦，通過XACRO 文件配置開源動(dòng)力引擎(Open Dynamic Engine，OpenDE)定義的摩擦系數(shù)μ，滿足庫倫定律[23]:

式中，fμ為車輪摩擦力，fN為車輪所受法向力，μ為表面摩擦系數(shù)。μ有效范圍是任意非負(fù)數(shù)，0 表示無摩擦。 設(shè)置μ為0.1。

5 傳感器模型

為方便傳感器選型以及驗(yàn)證月球車算法的有效性，月球車模型搭載多種傳感器，探測(cè)月球表面的障礙物和潛在危險(xiǎn)，包括本體傳感器IMU 和外部傳感器雙目相機(jī)、三維激光雷達(dá)、亮度儀等。 其中，亮度儀為仿真中額外增加的虛擬傳感器，主要是為了定量測(cè)量環(huán)境中的亮度變化，其他傳感器的相關(guān)設(shè)置均參考現(xiàn)有月球車設(shè)置。

5.1 傳感器布局

月球車的IMU、雙目相機(jī)、三維激光雷達(dá)傳感器坐標(biāo)系相對(duì)于月球車本體坐標(biāo)系Ob的位置和姿態(tài)關(guān)系如表1 所示。 車體傳感器的布局見圖10，根據(jù)各傳感器相對(duì)于車體坐標(biāo)系的位姿，可獲得各傳感器之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系，用戶可配置各傳感器的位姿。

表1 各傳感器坐標(biāo)系相對(duì)于車體坐標(biāo)系的位置關(guān)系Table 1 The positional relationship of each sensor coordinate system relative to the base coordinate system

5.2 IMU

IMU 使用libgazebo_ros_imu_sensor.so 插件模擬Analog Devices ADIS16495 IMU，發(fā)布月球車的速度和加速度數(shù)據(jù)，所使用的IMU 傳感器參數(shù)設(shè)置如表2 所示。

表2 IMU 傳感器參數(shù)Table 2 Parameters of IMU sensor

5.3 雙目相機(jī)

雙目相機(jī)采用libgazebo_ros_multicamera.so插件模擬FLIR BumbleBee2 雙目相機(jī)，發(fā)布圖像數(shù)據(jù)。 模擬的雙目相機(jī)傳感器的相關(guān)參數(shù)設(shè)置如表3 所示。

表3 雙目相機(jī)傳感器參數(shù)Table 3 Parameters of stereo camera sensor

5.4 三維激光雷達(dá)

三維激光雷達(dá)使用libgazebo_ros_velodyne_laser.so 插件模擬VLP-16 三維激光雷達(dá)，發(fā)布點(diǎn)云數(shù)據(jù)。 三維激光雷達(dá)的相關(guān)參數(shù)設(shè)置如表4所示。

表4 三維激光雷達(dá)傳感器參數(shù)Table 4 Parameters of 3D LiDAR sensor

5.5 亮度儀

亮度儀為月球車中額外增加的虛擬傳感器，主要用于定量測(cè)量3.3 節(jié)中所描述的光照變化，計(jì)算圖片的平均亮度。 相機(jī)的原始數(shù)據(jù)類型為YUV 格式，其中，Y通道為亮度通道。 計(jì)算圖片的平均亮度即是計(jì)算Y通道的平均值，亮度儀的測(cè)量范圍為0～255 px。

亮度儀擴(kuò)展了相機(jī)傳感器模塊，使用相機(jī)捕獲圖像，計(jì)算圖像的亮度，通過ROS 話題發(fā)布亮度值。

6 仿真案例

基于實(shí)際月面環(huán)境和月球車的特點(diǎn)，本文建立并集成了月面環(huán)境、月球車和傳感器模型的計(jì)算機(jī)仿真系統(tǒng)。 該仿真系統(tǒng)的主要功能是為月球車算法開發(fā)提供月面數(shù)據(jù)、月球車運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)和傳感器數(shù)據(jù)，從而驗(yàn)證各種月球車算法的邏輯和功能。

因此，本文在仿真系統(tǒng)上驗(yàn)證月球車多種傳感器SLAM 算法性能，分別測(cè)試視覺和激光慣性SLAM 的2 種典型算法:ORB-SLAM2[24]和LeGOLOAM[25]。 其中，月球車在月面環(huán)境中的位姿真值由Gazebo 插件libgazebo_ros_p3d.so 生成。

6.1 系統(tǒng)配置

仿真系統(tǒng)采用Linux 操作系統(tǒng)Ubuntu16.04、機(jī)器人操作系統(tǒng)(ROS Kinetic) 和仿真平臺(tái)Gazebo 7.16，硬件配置為Intel(R) Core(TM) i7-4790 CPU + 12Gb RAM。 考慮到月球車的尺寸，本文在仿真月面中選取100 m×100 m 的范圍作為測(cè)試區(qū)域。 月球車參數(shù)配置如表5 所示。 月球車傳感器參數(shù)可以由用戶自定義設(shè)置。

表5 月球車配置參數(shù)Table 5 Parameters of lunar rover

仿真系統(tǒng)提供人機(jī)交互接口，可以通過鍵盤控制月球車的移動(dòng)和轉(zhuǎn)向，人機(jī)界面將仿真結(jié)果通過Gazebo 以及Rviz[26]反饋給用戶，允許用戶對(duì)月面環(huán)境進(jìn)行重構(gòu)，使用鼠標(biāo)調(diào)節(jié)用戶觀察視角。 Gazebo 的主界面包括場(chǎng)景、控制面板、頂部工具欄和底部工具欄4 個(gè)部分， 分別對(duì)應(yīng)圖12(a)中①～④。 Rviz 的主界面包括工具欄、顯示列表項(xiàng)和3D 視圖區(qū)3 個(gè)部分，分別對(duì)應(yīng)圖12(b)中的①②④。

圖12 月球車仿真與傳感器信息顯示Fig.12 Lunar rover simulation and sensor information display

圖12 顯示了月球車在月面環(huán)境中的仿真結(jié)果。 在圖12(b)中，Rviz 中顯示雙目相機(jī)、三維激光的傳感器數(shù)據(jù)。 從雙目相機(jī)生成的圖像，如圖12(b)③中可以看到仿真的隕石坑、月面石塊和紋理信息，三維激光的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，如圖12(b)④也顯示了月面石塊和月面凸起的輪廓。

6.2 ORB-SLAM2 測(cè)試案例

相機(jī)采用FLIR BumbleBee2 雙目相機(jī)模型，主要用于檢測(cè)月面潛在危險(xiǎn)，如火山口和小石塊，同時(shí)，相機(jī)對(duì)于月面紋理以及光照變化也十分敏感。

ORB-SLAM2 是經(jīng)典的視覺SLAM 算法，可用于單、雙目相機(jī)和RGB-D 相機(jī)，包括視覺里程計(jì)、跟蹤、回環(huán)檢測(cè)，是一種完全基于稀疏特征點(diǎn)的SLAM 系統(tǒng)。 本文測(cè)試了月球車在不同紋理和不同亮度的ORB-SLAM2 算法效果。 其中，月球車運(yùn)行距離約為200 m。

6.2.1 不同特征稠密程度

圖13、14 分別為月面場(chǎng)景中的某一幀圖像及該幀圖像中檢測(cè)到的特征點(diǎn)，分別對(duì)應(yīng)稠密特征點(diǎn)和稀疏特征點(diǎn)的仿真場(chǎng)景，在運(yùn)行過程中，圖14 中月面隕石坑也會(huì)被檢測(cè)出特征點(diǎn)。

圖13 特征稠密場(chǎng)景特征點(diǎn)檢測(cè)Fig.13 Feature point detection for feature dense scenes

圖14 特征稀疏場(chǎng)景特征點(diǎn)檢測(cè)Fig.14 Feature point detection for feature sparse scene

6.2.2 不同紋理效果

在3 種不同紋理場(chǎng)景下分別測(cè)試了ORBSLAM2，定位誤差如表6 所示。 其中紋理2 較紋理1 視覺特征較少，在進(jìn)行ORB 特征檢測(cè)時(shí)誤匹配特征點(diǎn)較少，因此，定位誤差與紋理1 場(chǎng)景相比稍小。 在紋理3 場(chǎng)景中，由于紋理接近于灰色，只能檢測(cè)較少的特征點(diǎn)，定位極大地依賴石塊、隕石坑以及部分凸起，定位效果最差，測(cè)試結(jié)果符合預(yù)期效果。

表6 不同紋理場(chǎng)景的ORB-SLAM2 定位誤差Table 6 ORB-SLAM2 localization errors in different texture scenes

6.2.3 不同光照效果

圖15 表示月球車在背光場(chǎng)景下對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn)提取情況，可以清晰地提取石塊特征點(diǎn)；圖16表示在星空背景下星星被識(shí)別為特征點(diǎn)的情況，在月球車運(yùn)行過程中，星空一直被錯(cuò)誤地識(shí)別為靜態(tài)特征點(diǎn)，影響定位誤差。 因此，在利用視覺定位時(shí)，需要濾除遠(yuǎn)處的靜態(tài)星空點(diǎn)，以防止其對(duì)定位的影響。

圖15 背光場(chǎng)景特征點(diǎn)提取Fig.15 Feature point extraction for backlit scene

圖16 星空背景特征點(diǎn)提取Fig.16 Feature point extraction for starry sky background

采用紋理1 場(chǎng)景，分別在如圖17 亮度值為125 px、90 px、60 px 情況下進(jìn)行了ORB-SLAM2測(cè)試，定位誤差如表7 所示。 結(jié)果表明，在亮度值為125 px 時(shí)，定位效果最佳。 亮度越高，特征點(diǎn)提取效果越好。

圖17 不同光照?qǐng)鼍癋ig.17 Different illuminance scenes

表7 不同亮度值的ORB-SLAM2 定位誤差Table 7 ORB-SLAM2 localization errors under different illumination

6.3 LeGO-LOAM 測(cè)試案例

激光雷達(dá)使用VLP-16 三維激光模型，用于探測(cè)障礙物，如遠(yuǎn)處的山脈或大巖石。 與相機(jī)相比，激光雷達(dá)不受光照變化、紋理變化影響，只受月面地形和月面石塊的影響。 因此，分別在不同月面石塊數(shù)量的月面仿真環(huán)境中測(cè)試LeGOLOAM。

LeGO-LOAM 將三維激光雷達(dá)數(shù)據(jù)與IMU 數(shù)據(jù)融合，定位誤差如表8 所示。 測(cè)試發(fā)現(xiàn):①在特征量稀疏場(chǎng)景下，由于缺乏石塊等明顯的特征，僅僅依靠月面凸起和隕石坑，三維激光雷達(dá)無法獲得足夠的有效特征點(diǎn)，定位誤差較大；②在特征量較多場(chǎng)景下，算法依賴月面石塊和月面的凸起，定位誤差較①的情況有所減小，符合LeGO-LOAM算法的預(yù)期效果。

7 結(jié)論

本文從月球車傳感器選型和算法驗(yàn)證的實(shí)際需要出發(fā)，綜合考慮月面環(huán)境的特征，開發(fā)了一個(gè)月球車多傳感器仿真系統(tǒng)。

1)分析了各種月面因素對(duì)月球車的影響，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)信息，利用高度圖變換和隨機(jī)生成法建立了可重構(gòu)的多種月面場(chǎng)景；通過紋理映射和增加月面光照，實(shí)現(xiàn)了月面多種紋理的仿真以及模擬了多種時(shí)刻的月面，作為開展月球車任務(wù)研究的基礎(chǔ)。

2)為了更好地研究實(shí)際月球車和傳感器配置，在仿真系統(tǒng)中設(shè)計(jì)了可配置的月球車模型，模擬了多種傳感器模型，同時(shí)，該仿真系統(tǒng)提供了月球車的位姿真值，為月球車算法提供了有效的真值。

3)為了驗(yàn)證仿真系統(tǒng)的有效性，本文利用該仿真系統(tǒng)測(cè)試了2 種典型視覺SLAM 和激光慣性SLAM 算法，結(jié)果表明:該仿真系統(tǒng)可以作為驗(yàn)證傳感器選型和算法可行性的測(cè)試平臺(tái)。 本文方法能夠有效地模擬月球表面的信息，具有較強(qiáng)的真實(shí)感，能夠滿足月球車視覺和激光算法測(cè)試驗(yàn)證的需求。

本文的仿真系統(tǒng)可成為實(shí)際月球車傳感器選型和算法驗(yàn)證的重要工具，在月面探測(cè)和載人航天領(lǐng)域具有良好的應(yīng)用前景。 后續(xù)將進(jìn)一步豐富月面環(huán)境，增加車轍、碎石等特征，完善月球車與月壤相互作用的動(dòng)力學(xué)模型。