吳 克，李文博，張 哲，黃曉峰，張?zhí)熘?，?彤

(1. 北京空間飛行器總體設計部, 北京 100094; 2. 北京控制工程研究所, 北京 100094；3. 空間智能控制技術國家級重點實驗室, 北京 100094; 4. 北京理工大學宇航學院，北京 100081；5. 探月與航天工程中心，北京 100190；6. 中國科學技術大學信息科學技術學院，合肥 230027)

0 引 言

深空探測是人類進一步認知宇宙、探索生命起源和演化、獲取更多科學認識、開發(fā)和利用空間資源的必要手段，對科技進步和人類文明發(fā)展具有極為重要的意義。半個多世紀以來，人類已先后成功對月球、火星、小天體等地外天體完成了多種方式的探測活動，包括：飛越、繞飛、著陸、巡視、取樣返回及載人登陸等。其中，著陸、巡視作為開展地外天體科學探測最直接而高效的方式，為人類了解地外天體的物質(zhì)成分、演化歷史、資源賦存狀態(tài)及空間環(huán)境特征等提供了具有深入性與針對性的技術途徑，能夠有效拓展科學探測的廣度和深度，實現(xiàn)空間科學研究的點面結合，同時也可為地外天體資源的開發(fā)利用進行必要的試驗驗證。

地外天體著陸巡視探測，具有目標距離遠、所處環(huán)境未知多變等特點，使得深遠空間探測器的操控與近地軌道航天器存在較大區(qū)別，例如上傳指令延遲大、地面測控精度差等。目前傳統(tǒng)的“地面測控站—探測器”操控模式，嚴重限制了地外天體著陸巡視探測任務的實時性、安全性和可靠性。自主智能技術是解決上述問題的有效途徑，已成為當前深空探測發(fā)展的一個重要方向。

自主智能技術，即通過在深遠空間探測器上構建智能化自主管理的軟硬件系統(tǒng)，實現(xiàn)在軌操控與科學探測任務的智能規(guī)劃調(diào)度與決策執(zhí)行、器上狀態(tài)自主監(jiān)測及故障情況下的系統(tǒng)智能化重構，完成無地面操控和無人參與情況下的探測器長期自主安全運行。

本文回顧了目前國內(nèi)外已開展的月球、火星、小天體等地外天體著陸巡視探測任務實施情況，闡述了該領域自主智能技術的研究現(xiàn)狀，展望了未來發(fā)展態(tài)勢。

1 地外天體著陸巡視探測任務回顧

1.1 月球著陸巡視探測任務

月球作為距離地球最近的地外天體，是人類深空探測的首選目標，國際上已先后對其實施了120余次探測活動。人類探月歷程包括兩個高潮期：

(1) 1958—1976年的第一個高潮期。美、蘇兩國共實施了100次無人探測活動(蘇聯(lián)64次、美國36次)與9次載人探測活動(均為美國，2次載人環(huán)月、7次載人登月)，成功率約為46%。

在此期間，關于著陸巡視活動的代表成果包括：1959年9月12日蘇聯(lián)發(fā)射“月亮2號”探測器，首次實現(xiàn)月球表面的硬著陸；1969年7月16日美國發(fā)射“阿波羅11號”飛船，完成人類歷史上的首個載人登月任務；1970年11月10日蘇聯(lián)發(fā)射“月球車1號”，實現(xiàn)國際首次地外天體無人巡視；1971年7月26日美國發(fā)射“阿波羅15號”飛船，首次使用月球車實現(xiàn)地外天體的有人巡視探測。

(2) 1994年至今的第二個高潮期。經(jīng)過近20年的探月寂靜期，1994年1月25日美國發(fā)射“克萊門汀號”探測器，在月球南極發(fā)現(xiàn)可能存在水冰，這引起了國際的廣泛關注。此后，日本、以色列、印度、中國和歐洲航天局(ESA)等多個國家和國際組織相繼開展月球探測活動，開啟了延續(xù)至今的第二個探月高潮。在此期間，全世界共實施了19次無人探測任務，多數(shù)為繞月探測;中國成功實現(xiàn)月面軟著陸，成為繼蘇聯(lián)、美國之后第三個實施月球軟著陸的國家。2013年12月14日，“嫦娥三號”探測器在月球西經(jīng)19.5°、北緯44.1°虹灣區(qū)精準著陸，隨后“玉兔號”巡視器與著陸器成功分離，首次實現(xiàn)地外天體表面的無人巡視探測和原位科學探測。

“嫦娥三號”著陸器目前仍在正常運行，刷新了國際月表探測的最長紀錄，并突破了深空自主導航與控制、基于多信息融合的自主避障、考慮關鍵部件和分系統(tǒng)的自主故障定位與重構等多項自主智能關鍵技術，保障了極端環(huán)境下著陸器的自主生存，實現(xiàn)了在月球上同時開展“測月、巡天、觀地”科學探測，獲取了大量原始科學數(shù)據(jù)?！版隙鹑枴敝懫髋c“玉兔號”巡視器分別如圖1～2所示。

圖1 “嫦娥三號”著陸器Fig.1 The lander of Chang’e-3

圖2 “玉兔號”巡視器Fig.2 The rover Yutu

2019年1月3日，“嫦娥四號”探測器在月球背面南極-艾特肯盆地馮·卡門撞擊坑成功軟著陸，首次實現(xiàn)了人類探測器在月球背面的著陸和巡視探測，樹立了國際月球探測史上新的里程碑，見圖3。

圖3 “嫦娥四號”探測器Fig.3 The probe Chang’e-4

“嫦娥四號”探測器在智能化與自主化方面突破了多項關鍵技術：首次實現(xiàn)了月球背面崎嶇、未知地形環(huán)境下基于序列圖像的高精度自主避障軟著陸。相比“嫦娥三號”的月球正面虹灣區(qū)域著陸任務，月球背面地形更為崎嶇復雜，對著陸過程的導航、制導與控制帶來了更大挑戰(zhàn)。為了提高著陸導航的可靠性，設計了一種基于慣性敏感器和測距測速敏感器的自主導航方法。其中，慣性敏感器用于著陸過程的慣性自主導航，測距測速敏感器通過多源信息融合實現(xiàn)多波束測距測速修正，建立了自主導航容錯框架，實現(xiàn)了異常測量數(shù)據(jù)的快速篩選與隔離、多波束測量信息的魯棒融合；為了提升著陸控制的安全性，設計了一種基于垂直接近和精確避障控制的有效融合方法；為了提高著陸過程的自主性，改變了原本依賴地面、人工判讀的故障診斷與處理方式，交由著陸器自主處置。

“玉兔二號”巡視器在“玉兔號”巡視器的基礎上，對其自主智能能力進行了優(yōu)化改進：突破了基于雙目立體視覺的自主環(huán)境感知、基于月面巡視器運動特點的動靜態(tài)組合導航定姿定位、基于多輪協(xié)調(diào)運動的軌跡與航向跟蹤控制、基于地形可通過性量化分析的安全性和運動效率綜合最優(yōu)的路徑規(guī)劃、基于離散點信息的障礙識別、基于主動結構光被動視覺的激光探測避障等關鍵技術。

2020年12月17日，“嫦娥五號”探測器攜帶月球樣品安全降落內(nèi)蒙古四子王旗著陸場，實現(xiàn)了月球無人采樣返回的任務目標，標志著中國探月工程“繞、落、回”三步走戰(zhàn)略圓滿收官。針對自主智能化需求，本次任務突破了基于星光的自主天文定位和對準、重力場測量、上升自適應動力顯式制導、慣導系統(tǒng)動態(tài)閾值調(diào)整自主故障檢測、推力監(jiān)測與發(fā)動機自重組、半彈道跳躍式再入返回自主制導導航與控制等關鍵技術。

1.2 火星著陸巡視探測任務

火星作為人類迄今為止最有可能移居的地外天體，已成為各主要航天國家的探測熱點和空間技術的戰(zhàn)略制高點之一。相比于月球探測，由于距離地球更遠、大氣環(huán)境更復雜，火星探測任務難度更大。從1960年蘇聯(lián)發(fā)射的首顆火星探測器開始至今，人類共實施了48次火星探測任務；其中，美國23次、蘇聯(lián)/俄羅斯19次、日本1次、ESA 2次、印度1次、阿聯(lián)酋1次、中國1次;完全成功或部分成功28次，成功率約為58%。

在探測方式上，國際上已實現(xiàn)掠飛、環(huán)繞、著陸、巡視等多種方式的火星探測，技術難度更大的采樣返回和載人探測仍處于關鍵技術攻關階段。截至目前，美國已取得人類火星探測史上的多個“首次”，處于絕對領先地位。2021年5月15日，“天問一號”探測器成功著陸于火星烏托邦平原南部預選著陸區(qū)(見圖4)；2021年5月22日，“祝融號”火星車與著陸器成功分離，并開展火星表面巡視探測，中國在國際上首次通過一次任務實現(xiàn)了火星“環(huán)繞、著陸、巡視”的三步跨越，開啟了中國行星探測的新征程。

圖4 “天問一號”火星探測器Fig.4 The Mars probe Tianwen-1

與月球軟著陸任務相比，火星著陸探測任務面臨火星表面環(huán)境信息、進入艙氣動特性與進入點狀態(tài)不確知性大、進入艙任務約束多等諸多挑戰(zhàn)，以及拋傘后著陸平臺的減速、傘-背罩組合體和地形地貌障礙的統(tǒng)一規(guī)避等需求。“天問一號”突破了多波束測速與故障監(jiān)測同步、基于測距測速敏感器和慣性測量單元的導航基準重構、大氣進入自適應規(guī)劃與制導、多約束一體化自適應規(guī)劃與控制等多項自主智能技術，實現(xiàn)了火星復雜飛行環(huán)境下進入、下降和著陸過程的高容錯、強自主控制。

“祝融號”火星車采用基于相機圖像地面規(guī)劃的遙操作方式和基于雙目視覺障礙監(jiān)測與路徑規(guī)劃的自主方式完成既定任務，突破了三維地形恢復、位置姿態(tài)確定、局部路徑規(guī)劃、避障規(guī)劃移動、激光探測避障移動、故障診斷與自主處理等自主智能技術，自主導航移動能力(定位精度小于2%、平均速度56 m/h)，較“玉兔二號”有了顯著提升(定位精度10%、平均速度小于6 m/h)，與ESA推遲到2022年發(fā)射的ExoMars指標相當，但與美國2020年發(fā)射的“毅力號”火星車(自主導航移動速度120 m/h)尚有一定差距。

1.3 小天體附著巡視探測任務

太陽系小天體(簡稱小天體)主要是指圍繞太陽運轉但不具備行星或矮行星特征的天體，包括太陽系內(nèi)的小行星、彗星、流星和其他星際物質(zhì)，它們保存著太陽系形成初期的原始成分，是研究太陽系起源和演化歷史的活化石。近年來，小天體探測也成為深空探測領域的新熱點。

相對于月球、火星等地外天體，小天體探測起步較晚，到20世紀80年代才受到關注。截至目前，人類共實施了22次小天體探測活動。其中，14次專門的小天體探測任務(美國7次、日本5次、ESA 2次),8次拓展探測任務(美國3次、蘇聯(lián)2次、歐空局2次、中國1次)，先后實現(xiàn)了飛越、撞擊、環(huán)繞、著陸和采樣返回等多種形式探測。

不同于月球、火星等地外天體的著陸探測任務，由于探測器在小天體附近所受引力較小、相對運動速度較低，常將其降落在小天體表面的過程描述為“附著”。截至目前，人類已實施了5次小天體附著探測活動，分別是：(1)美國“近地小行星交會”(NEAR)探測器，于2001年2月12日在近地小行星愛神(433 Eros)上實現(xiàn)首次小天體附著；(2)日本“隼鳥號”(Hayabusa)探測器，于2005年11月對小行星“糸川”(25143 Itokawa)實施了2次短期接觸式采樣，并于2010年6月13日將樣本帶回地球，實現(xiàn)首次小行星采樣返回；(3)ESA“羅塞塔號”(Rosetta)探測器，于2014年11月13日通過釋放的“菲萊號”(Philae)著陸器對楚留莫夫-格拉希門克彗星(代號67P)實現(xiàn)首次彗星附著；(4)日本“隼鳥2號”(Hayabusa-II)探測器，于2018至2019年通過釋放巡視器與著陸器、短期接觸式附著、發(fā)射金屬彈等多種方式對小行星龍宮(1999 JU3 Ryugu)完成采樣，并于2020年12月6日將樣本帶回地球；(5)美國“奧西里斯-雷克斯號”(OSIRIS-REx)探測器，于2020年10月20日對小行星“本努”(101955 Bennu)實施附著采樣，并計劃于2023年9月攜帶樣本返回。

小天體附著探測任務存在風險系數(shù)高、不確定性強等特點，并面臨先驗觀測信息匱乏、星(器)載計算資源有限、星表形貌復雜多樣等挑戰(zhàn)。為提升小天體附著探測任務的成功率，確保附著過程的安全性與穩(wěn)健性，國際上已實施的此類任務均在一定程度上突破了附著環(huán)境感知、附著軌跡生成與制導、附著風險規(guī)避控制等關鍵技術。例如，“隼鳥號”探測器(見圖5)設計了一種基于路標的環(huán)境自主導航定位技術，在距離小天體表面100 m處，通過下拋導航路標的方式進行自主導航定位。該導航路標具有較小的反彈系數(shù)，被安裝在底座上的閃光燈照亮，寬視場相機拍照與閃光燈同步工作。

圖5 “隼鳥號”探測器Fig.5 The probe Hayabusa

2 自主智能技術發(fā)展概況

為進一步提升地外天體著陸巡視探測任務中自主智能技術的安全性、可靠性、容錯性、魯棒性與自適應性，國內(nèi)外相關領域科研人員和專家學者開展了一系列理論方法研究和關鍵技術攻關。

本節(jié)針對著陸探測任務特點，重點闡述導航定位與環(huán)境感知、軌跡優(yōu)化與制導控制兩項核心技術；對于巡視探測任務特點，重點關注自主探測與路徑規(guī)劃兩項關鍵技術；最后，介紹著陸巡視任務中共用的故障診斷與自主處理技術。

2.1 導航定位與環(huán)境感知技術

在地外天體著陸過程中，探測器需要明確自身飛行的運動狀態(tài)、分析周圍環(huán)境的潛在威脅，并為后續(xù)的軌跡優(yōu)化制定生成、制導控制策略實施提供精準的測量感知信息，是實現(xiàn)軌跡優(yōu)化與制導控制的前提條件。

導航定位技術是指：在不依賴地面支持的情況下，僅利用探測器自身的測量設備在軌實時確定其位置、速度、姿態(tài)及其他導航參數(shù)的技術。按照獲得信息方法的不同，導航定位技術主要分為以下四類：慣性導航、光學導航、天文導航和組合導航。根據(jù)研究側重點的不同，導航定位技術包括以下三種：

1)可觀測性分析是探測器實現(xiàn)導航定位的前提條件。主要成果包括：文獻[22]在僅有測角信息的約束下，基于協(xié)方差矩陣的估計大小來制定導航策略；文獻[23]利用Cramer-Rao下界有效評估了系統(tǒng)每個狀態(tài)變量的精度，量化了狀態(tài)估計與誤差統(tǒng)計特性之間的期望誤差下界，并在實際工程中得到廣泛應用。

2)導航濾波算法是探測器實現(xiàn)導航定位的關鍵核心。主要成果包括：文獻[24]提出了一種基于交互多模型的卡爾曼濾波算法算法，能夠提升目標運動狀態(tài)不確定、噪聲特性信息不足等約束條件下系統(tǒng)狀態(tài)的估計精度。

3)系統(tǒng)誤差補償是提升探測器導航定位精度的有效途徑。主要成果包括：文獻[25]以自主導航系統(tǒng)中的關鍵部件——星敏感器為研究對象，基于傅立葉變換，通過低頻誤差的準確估計來有效提升自主導航精度；文獻[26]提出了一種信息輔助校正方法，實現(xiàn)了自主導航系統(tǒng)誤差的精準估計和有效補償；文獻[27]提出了一種系統(tǒng)誤差自校正方法，僅利用敏感器的觀測信息和系統(tǒng)模型，通過姿態(tài)機動來補償系統(tǒng)誤差。

環(huán)境感知技術是指：探測器利用配置的各種敏感器在軌實時獲取著陸區(qū)域附近高精度的地形與地質(zhì)數(shù)據(jù)，評估地形并識別潛在危險。根據(jù)敏感器工作方式的不同，環(huán)境感知技術主要可以分為以下兩種：

1)基于主動敏感器的環(huán)境感知技術。主要采用激光雷達主動感知探測器的著陸環(huán)境，直接將著陸區(qū)域的立體圖像生成數(shù)字高程圖，用于評估危險地形并獲得探測器附近區(qū)域點云數(shù)據(jù)的分布特征，實現(xiàn)障礙分布的有效識別，具有精度高、更新快、不受光照影響等優(yōu)勢。主要成果包括：2006年，美國針對月球、火星乃至小行星的自主著陸需求，研制了一種閃光式激光成像雷達敏感器，并經(jīng)過飛行試驗驗證了基于主動敏感器的環(huán)境感知技術的可行性；2013年，中國“嫦娥三號”探測器利用激光三維成像敏感器在世界上首次實現(xiàn)了地外天體軟著陸精確自主避障。

2)基于被動敏感器的環(huán)境感知技術。不同于主動敏感器，主要采用光學相機實現(xiàn)探測器運動狀態(tài)的有效估計。主要成果包括：美國開發(fā)了一種著陸器視覺系統(tǒng)(LVS)，并在2015年成功進行飛行試驗驗證；日本“隼鳥號”探測器，在小行星附著過程中實現(xiàn)了基于被動敏感器的相對導航；中國“嫦娥三號”探測器，在月球接近段飛行過程中首次利用光學相機觀測預定著陸區(qū)，實現(xiàn)了月球軟著陸粗避障；ESA在行星接近和著陸導航項目中，提出了一種基于特征點提取、跟蹤和估計的被動敏感器導航方法。

2.2 軌跡優(yōu)化與制導控制技術

對于地外天體著陸探測任務，探測器在基于導航定位與環(huán)境感知技術獲取測量信息之后，需要根據(jù)實際情況調(diào)整優(yōu)化運行軌跡、制定制導控制策略，為控制指令執(zhí)行提供輸入?yún)⒖?，是實現(xiàn)有效控制的關鍵核心。

軌跡優(yōu)化技術是指：探測器根據(jù)自身運行和周圍環(huán)境約束，對可選擇的運行路線進行優(yōu)化，并自動生成一組時間上有序的操控序列。主要包括姿態(tài)規(guī)劃與軌跡規(guī)劃兩種。其中，姿態(tài)規(guī)劃是探測器從一種姿態(tài)轉換到另一種姿態(tài)的再定向過程，能夠有效降低控制方法的復雜程度，使其具備更高層次的自主運行能力，可細分為多約束條件下的可行與最優(yōu)兩種姿態(tài)機動規(guī)劃方法；軌跡規(guī)劃是探測器根據(jù)自身的位置信息及目標區(qū)域，通過制定相應的機動策略，生成連接初始與目標位置且滿足工程約束條件的軌跡曲線。按照求解算法的不同，軌跡優(yōu)化技術又可以細分為以下兩種：

1)基于連續(xù)求解的軌跡優(yōu)化技術，能夠得到較為平滑的軌跡曲線，但求解難度較大，包括直接法、間接法、偽譜法和凸優(yōu)化等；

2)基于離散搜索的軌跡優(yōu)化技術，便于問題求解，能夠形成一條較為完整的軌跡曲線，但平滑度不佳，包括：圖解法、A搜索法、Way-Points方法等。

主要成果包括：文獻[28]利用Way-Points方法，基于事先確定的目標點，對探測器軌跡進行優(yōu)化與表示；文獻[29]基于二次規(guī)劃方法，得到了滿足多種約束條件的姿態(tài)機動序列；文獻[30]將姿態(tài)指向的約束條件轉化為二次凸約束的形式，得到了滿足約束的非線性解；文獻[31]將時間最優(yōu)姿態(tài)規(guī)劃問題轉換成中間節(jié)點的尋優(yōu)問題，通過設計的角速度和時間編碼方法，得到了滿足約束條件的姿態(tài)機動路徑；文獻[32]基于半定松弛方法，將非凸二次約束二次規(guī)劃問題轉化為半定規(guī)劃問題，并通過迭代秩最小化方法得到了最優(yōu)解；文獻[33]利用A搜索法，將三維搜索空間劃分為多個不同節(jié)點，將潛在的障礙物和危險區(qū)域用基本幾何形狀或其組合進行描述，確保運動軌跡始終處于障礙物和危險區(qū)域之外。

制導控制技術是指：探測器僅靠自身攜帶的測量設備和計算機實現(xiàn)姿態(tài)與軌道的測量、確定,生成在控制力作用下的飛行規(guī)律并自主進行姿態(tài)和軌道控制。按照天體特性和工作過程的不同，制導控制技術包括以下兩類：

1)有大氣天體的大氣進入過程自主制導控制技術。使探測器在理想的高度處，滿足開傘點(包括：開傘高度、動壓和馬赫數(shù)等)以及整個進入過程的過載和熱流密度等多項約束條件。根據(jù)具體方法的不同，又可以細分為以下三類：標稱軌跡跟蹤、預測校正以及混合制導控制。其中，標稱軌跡跟蹤，基于預先已知的數(shù)據(jù)設計一條參考軌跡，通過控制算法及執(zhí)行機構實現(xiàn)參考軌跡的自主跟蹤；預測校正，根據(jù)當前狀態(tài)和系統(tǒng)模型預測終端的狀態(tài)值，通過其與期望值之間的對比來修正當前軌跡，實現(xiàn)自主制導控制；混合制導控制，又具體包括淺融合和深融合兩種；淺融合是探測器在進入大氣層前在線獲得參考軌跡，并在進入過程中對其進行跟蹤；深度融合是通過自適應全數(shù)值預測校正來實現(xiàn)內(nèi)外雙環(huán)的制導控制，外環(huán)以慢周期修正探測器的軌跡，使其對初始狀態(tài)誤差和參數(shù)不確定性的影響不敏感，內(nèi)環(huán)則以快周期執(zhí)行軌跡跟蹤任務進而實現(xiàn)穩(wěn)定控制，以提升自主制導控制的精度與適應性。主要成果包括：文獻[34]將滑模變結構控制器引入到軌跡跟蹤制導方法的設計過程中，提高了自主制導控制系統(tǒng)的魯棒性；文獻[35]為了克服氣動參數(shù)等不確定因素的影響，將直接模型參考自適應控制方法應用到標稱軌跡跟蹤制導控制方法的設計過程。

2)無大氣天體的動力下降段精確著陸制導控制技術。使探測器滿足控制精度、障礙規(guī)避及燃料消耗等多項約束條件，并利用反推力發(fā)動機實現(xiàn)預定著陸點/區(qū)域的自主精準安全著陸。根據(jù)任務目標和約束條件的不同，又可以細分為以下三類：重力轉彎制導控制、多項式制導控制、顯式制導控制。其中，重力轉彎制導控制，能夠?qū)崿F(xiàn)探測器垂直著陸于地外天體表面，具有系統(tǒng)配置簡單、工程適用性強等特點；多項式制導控制，用四次多項式來描述(多項式系數(shù)待定)探測器的位置，當給定終端的位置、速度、加速度等約束條件時，即可完成多項式系數(shù)的求解，從而得到制導指令并最終實現(xiàn)自主控制；顯式制導控制，按照控制泛函的顯性表達式實時計算探測器的速度和位置，無需跟蹤標稱軌跡即可在線得到制導參數(shù)，這在大干擾情況下具有顯著優(yōu)勢。主要成果包括：文獻[36]在均勻重力場中檢驗了最優(yōu)控制算法并得到了最優(yōu)剩余飛行時間；文獻[37]針對復雜約束條件下燃料最優(yōu)的軟著陸問題，設計了一種離線的凸優(yōu)化方法，能夠以極小的著陸誤差解決沒有可行解的問題；文獻[38]將強化學習技術應用于火星著陸參數(shù)的選取過程中，具有極高的自主性，但學習過程較復雜。

3)弱引力的附著控制技術，由于小行星引力較弱，不能實現(xiàn)航天器的重力附著，其附著控制過程，就是一個非合作目標飛行天體交會并完成捕獲附著的過程。目前較為常見的附著方式包括錨定、粘接、持續(xù)正壓力或正推力維持等。小行星通常距離地球較遠，并且能夠獲得的先驗信息較少，必須使著陸/附著航天器具有一定的自主智能能力，能夠自主完成非合作目標交會，自主完成小行星伴飛確認小行星表面狀態(tài)和自旋狀態(tài)，自主完成附著過程控制。

2.3 自主探測與路徑規(guī)劃技術

在地外天體巡視探測任務中，巡視器需要通過傳感器獲得行駛區(qū)域地形地貌、障礙物等環(huán)境信息以實現(xiàn)自主探測。因此，自主探測是巡視器實現(xiàn)自主智能的基礎，并為路徑規(guī)劃和運行控制提供前提條件。

自主探測技術是指：巡視器憑借自身不同傳感器提取到的多源信息，通過自主計算判斷并實現(xiàn)地面環(huán)境建模和地形探測的技術。按照研究內(nèi)容的不同功能屬性，自主探測技術包括以下三類：

1)基于關鍵點檢測的圖像匹配技術。通常分為三個階段：關鍵點檢測、描述和匹配。主要成果包括：SIFT算法是經(jīng)典的基于手工關鍵點的圖像匹配技術，具有尺度不變和旋轉不變的優(yōu)點，但缺點是速度慢且受到研究人員任務特定先驗知識的限制；數(shù)據(jù)驅(qū)動的圖像匹配方法利用深度學習技術檢測關鍵點并提取特征，通過圖像對的端到端訓練，學習幾何變換和3D世界的規(guī)則，求解可微分最優(yōu)化傳輸問題，它使用基于注意力的內(nèi)容聚合機制，實現(xiàn)星體表面圖像匹配。

2)障礙物目標檢測與分割技術?？捎玫膫鞲衅餍畔≧GB圖像、激光點云等多種數(shù)據(jù)形式，通常以RGB圖像分析法為主流。主要成果包括：文獻[44]提出基于深度學習的目標檢測算法和圖像分割算法；文獻[45]利用神經(jīng)網(wǎng)絡檢測障礙物；文獻[46]基于主動交互學習；文獻[47]利用障礙物和背景的灰度差距；文獻[48]基于美國發(fā)射的“月球勘測軌道器”(LRO)月球輻射數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法，利用巖石和沙礫不同的熱性質(zhì)實現(xiàn)障礙物分割；文獻[49]基于超像素和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)障礙物檢測。

3)多源融合的測距技術。由于視覺測量存在對光線敏感、焦距固定等不足，需引入激光測距、雷達等其他測量手段提升遠距離信息感知的維度與精度。主要成果包括：文獻[50]利用激光測距數(shù)據(jù)，通過自監(jiān)督學習法，預測地形的粗糙度；文獻[51]基于相機和激光雷達兩種測量手段得到的異構信息，利用擴展條件隨機場模型進行有效融合，通過上述兩種測量手段的優(yōu)勢互補提升了遠距離感知能力。

同樣，根據(jù)巡視器所需功能的不同，自主探測技術又可以細分為以下三類：

1)SLAM地圖構建技術。該系統(tǒng)分為五個主要部分：傳感器信息采集、前端位姿估計、后端優(yōu)化、回環(huán)檢測和建圖，主要使用視覺傳感器、慣性傳感器和激光雷達傳感器等。主要成果包括：主流的多源信息融合SLAM技術使用匹配算法、光束平差法、詞袋技術等實現(xiàn)自主定位和實時地圖構建。文獻[54]基于單目相機使用濾波方法實現(xiàn)SLAM技術；文獻[55]基于概率理論闡述了構建基于激光雷達的SLAM系統(tǒng)的方法。VIL-SLAM是視覺-慣性-雷達SLAM的一項代表性工作，實現(xiàn)了視覺-慣性里程計和激光雷達測距的緊耦合，提高了位姿估計和建圖的精度。

2)基于運動狀態(tài)傳感器的當前地形信息獲取技術?？捎玫膫鞲衅餍畔ǎ很囕嗠姍C的電流與轉速、加速度計、智能感知輪胎、聲波特征、車輪與星壤交互等。主要成果包括：文獻[57]基于支持向量機技術實現(xiàn)了多傳感器數(shù)據(jù)分類，并利用機器學習方法有效識別了局部地形；文獻[58]利用貝葉斯網(wǎng)絡、蒙特卡洛樹搜索技術，實現(xiàn)了沙漠、河床等地理特征的自主識別。

3)基于視覺傳感器的地形分類技術。針對未知地外天體環(huán)境存在的不確定性、非連續(xù)性和非結構化等特點，以遠距離視覺傳感器為載體，通過有效信息提取、高精度地形與地質(zhì)數(shù)據(jù)獲取、遠距離地形評估等技術來識別潛在危險，包括基于立體視覺的地形評估技術和基于二維圖像的地形評估技術。其中，基于立體視覺的地形評估技術的主要成果包括：文獻[59]利用地形粗糙度、節(jié)點之間的長度、地形傾斜度三個指標，實現(xiàn)了巡視器附近區(qū)域幾何地形的分析；文獻[60]為ExoMars火星巡視探測任務設計一種基于立體圖像的小山丘尺度專用測量方法，通過與“機遇號”火星車的測量數(shù)據(jù)進行比對，能夠感知到流動性極強的風沙床地形?；诙S圖像的地形評估技術的主要成果包括：文獻[61]將專家經(jīng)驗與機器學習技術相結合，通過構建的圖像紋理映射關系分類器實現(xiàn)了地形的準確分類；文獻[62]利用基于序列圖像的動態(tài)紋理分析技術，實現(xiàn)了地外天體星壤類型的準確分類以及巡視器運動狀態(tài)的精準估計。

路徑規(guī)劃技術是指：巡視器根據(jù)自身的能力和狀態(tài)、感知認識空間環(huán)境以及一定時間內(nèi)的任務目標，并利用計算機知識建模等技術對可選的動作和涉及的約束進行推演，自動生成一組時間活動序列，并為控制指令的執(zhí)行提供參考輸入。根據(jù)實現(xiàn)方式的不同，路徑規(guī)劃技術主要包括以下兩種：

1)自主任務重規(guī)劃技術。若外界環(huán)境發(fā)生變化或系統(tǒng)內(nèi)部的相關部件發(fā)生故障，原有規(guī)劃結果無法完成既定任務，巡視器需要根據(jù)當前的外部環(huán)境與情況、系統(tǒng)自身的具體能力，求解出新的規(guī)劃結果，以確保能夠繼續(xù)完成原有的任務目標。在算法層面，主要包括局部搜索、進化算法、神經(jīng)網(wǎng)絡、約束可滿足問題求解等。

2)自主任務規(guī)劃修復技術?；谠械囊?guī)劃結果，利用精細搜索、刪除動作、調(diào)整參數(shù)等操作，減小求解規(guī)模、提升規(guī)劃效率，進而自主生成修復后的序列目標。在算法層面，主要包括：規(guī)則匹配、局部調(diào)整、刪除/求精、狀態(tài)轉移、新問題構建等。文獻[63]針對上述算法的不同特點，以及地外天體著陸巡視過程中的各種突發(fā)情況，構建了合理的應用場景。

2.4 故障診斷與自主處理技術

故障診斷與自主處理技術是指：探測器或巡視器僅依靠自身攜帶的多種測量裝置和執(zhí)行機構、構建的解析冗余關系等，自主發(fā)現(xiàn)故障(包括：故障檢測與故障隔離)，并能夠根據(jù)診斷結果，通過改變測量裝置或執(zhí)行機構的配置構型、更改控制算法等方式應對與處理故障，以恢復系統(tǒng)的全部或部分既定功能。

1)故障診斷技術。在故障發(fā)生之后，通過設計的方法策略與技術手段，對故障源實現(xiàn)檢測、定位與辨識，為后續(xù)處置方法的有效實施提供參考依據(jù)。根據(jù)作用機理的不同，又可以細分為以下幾類：

(1)基于解析模型的故障診斷技術。從影響機理的角度出發(fā)，利用系統(tǒng)的動力學和運動學模型，實現(xiàn)故障檢測與隔離。為減小系統(tǒng)內(nèi)部不確定性與外部環(huán)境干擾等多因素的耦合影響，要求該方法具有極高的魯棒性。主要成果包括：文獻[66]針對一類具有參數(shù)不確定性和未知擾動的飛行系統(tǒng)，將執(zhí)行機構故障視為未知輸入，設計了一種全對稱多胞形集員濾波器，用于估計測量輸出的上下界，進而利用未知輸入濾波器實現(xiàn)了執(zhí)行機構故障的檢測與隔離。

(2)基于信號處理的故障診斷技術。通過提取與故障相關的信號特征，利用系統(tǒng)的輸出量與故障源之間的關聯(lián)關系，實現(xiàn)故障檢測與隔離；具有原理簡單、動態(tài)響應快、實時效率高等特點。主要成果包括：文獻[67]利用多種小波變換技術手段，提升了陀螺常值漂移階躍變化、姿控發(fā)動機堵塞與泄漏等故障模式的診斷性能；文獻[68]提出了一種基于等價空間和經(jīng)驗模態(tài)分解的混合故障診斷方法，對于突變故障模式具有極高的檢測與隔離精度。

(3)基于人工智能的故障診斷技術。通過模仿人類的思維和行為，建立故障診斷模型實現(xiàn)故障的檢測與隔離。按照實現(xiàn)方法的不同，又可以細分為專家知識、定性模型和數(shù)據(jù)挖掘三種。

(4)基于專家知識的智能故障診斷技術，將實踐經(jīng)驗和故障信息進行總結，歸納成計算機能夠識別的規(guī)則知識庫，將序列數(shù)據(jù)與規(guī)則知識庫進行對比分析與推理演化，進而得到是否發(fā)生故障、發(fā)生何種故障等診斷結果。

(5)基于定性模型的智能故障診斷技術?；谒⑾到y(tǒng)的故障診斷模型，利用定性推理技術，通過分析預測行為與實際輸出之間的異常征兆來實現(xiàn)故障檢測；在此基礎上，基于該征兆與上述模型之間的匹配關系來實現(xiàn)故障定位與隔離。

(6)基于數(shù)據(jù)挖掘的智能故障診斷技術。通過對海量歷史數(shù)據(jù)進行處理獲得系統(tǒng)的行為模型，并利用已有的先驗知識與輸入的實時數(shù)據(jù)進行比較分析，實現(xiàn)故障的快速檢測，進而將檢測出的故障與數(shù)據(jù)庫中的征兆信息進行匹配完成故障源的準確定位。

主要成果包括：文獻[69]設計了一種實時故障診斷專家系統(tǒng)，基于深淺知識的有效結合、數(shù)據(jù)知識的并行處理，實現(xiàn)了在線實時的故障診斷；文獻[70]提出了一種基于符號有向圖的動態(tài)故障診斷方法，有效提升了某型號推進系統(tǒng)故障診斷的分辨率；文獻[71]提出了一種基于無監(jiān)督學習的模糊C均值方法，實現(xiàn)了動量輪多種故障模式的有效檢測與隔離。

2)自主處理技術。針對不同的故障源和故障特征，探測器或巡視器采用硬件備份切換、軟件修改重構等處置措施，以確保系統(tǒng)正常運行并完成既定任務，或以犧牲性能為代價保證系統(tǒng)安全并具備基本功能。因此，根據(jù)作用機理的不同，又可以細分為硬件備份切換與軟件修改重構兩種。

(1)硬件備份切換技術。將備用的硬件直接參與系統(tǒng)的運行或處于準備狀態(tài)，當系統(tǒng)發(fā)生故障后，通過硬件的自動切換，確保系統(tǒng)始終處于正常狀態(tài)、不間斷地執(zhí)行既定任務。由于探測器或巡視器的資源嚴重受限，無法配置數(shù)量更多的冗余硬件，必須通過優(yōu)化設計，確定冗余硬件的種類數(shù)量及配置構型，以提升系統(tǒng)的安全可靠自主運行能力。

(2)軟件修改重構技術。利用系統(tǒng)內(nèi)部各變量之間的解析冗余關系，通過設計的容錯策略，從軟件算法層面使系統(tǒng)對于指定故障模式具有容錯能力。從控制算法層面，主要分為被動和主動容錯控制兩種。其中，被動容錯控制不依賴于故障診斷結果，主要通過控制算法本身的魯棒性，使其對故障不敏感以實現(xiàn)故障抑制；主動容錯控制則基于故障診斷結果，通過具有自適應調(diào)整能力的控制算法、冗余執(zhí)行結構的重新分配等手段，實現(xiàn)故障容錯。

主要成果包括：文獻[72]提出了一種魯棒變增益PID的被動容錯控制算法，通過仿射二次穩(wěn)定來降低控制算法的保守性，并引入保性能控制思路以確保系統(tǒng)對于執(zhí)行機構的乘性故障具有魯棒性；文獻[73]針對執(zhí)行機構未知故障、控制輸入飽和與外部干擾情況下航天器的跟蹤控制問題，提出了一種基于變結構的自適應容錯控制算法，與傳統(tǒng)的魯棒容錯控制算法相比，僅通過一個專用參數(shù)即可實現(xiàn)系統(tǒng)的瞬態(tài)響應，且無需執(zhí)行機構故障的準確信息；文獻[74]采用非線性解析模型來描述系統(tǒng)，并提出了一種連續(xù)滑模控制和非奇異終端滑?？刂品椒ǎ軌虼_保未知外部擾動影響下姿態(tài)控制誤差的全局漸近收斂，并通過仿真驗證了該方法的優(yōu)越性；文獻[75]以火星著陸探測任務過程中面臨的精確可靠控制問題為研究背景，針對推力器故障問題，提出了一種非線性容錯控制分配方法，通過冗余推力器的在線重新配置，大幅降低了故障對航天器軌跡跟蹤的影響；同時，提出了一種穩(wěn)定性分析方法，在非實時仿真情況下，評估了整個著陸探測控制方案的容錯性能。

3 發(fā)展趨勢

目前，地外天體著陸巡視探測自主智能技術的研究與應用尚處于初級階段。面對未來深遠空間極端復雜環(huán)境帶來的一系列挑戰(zhàn)，自主化與智能化已成為技術發(fā)展的必然趨勢。

本節(jié)結合型號任務需求，闡述了自主智能技術的整體發(fā)展趨勢。在此基礎上，分別針對導航定位與環(huán)境感知、軌跡優(yōu)化與制導控制、自主探測與路徑規(guī)劃、故障診斷與自主處理等關鍵核心技術，分析了后續(xù)重點發(fā)展方向。

3.1 自主智能技術的整體發(fā)展趨勢

1)算法的輕量化與自學習能力

以深度學習為代表的新一代人工智能技術，正逐步應用于航天器系統(tǒng)的研制過程。目前，已在地面完成了多種異構傳感器數(shù)據(jù)的融合與試驗驗證等工作?？紤]到著陸探測任務的實時性、穩(wěn)定性和魯棒性等嚴苛要求，以及探測器的有限資源、算法的可靠性與可解釋性等實際約束，如何提升現(xiàn)有智能算法的準確性、魯棒性、適用性，同時降低計算量，是實現(xiàn)自主智能技術工程化應用的首要前提。

由于需要大量訓練樣本，對于巡視任務存在的運行環(huán)境未知多變等實際情況，需要高效結合視覺等傳感器的觀測數(shù)據(jù)，提升高價值科學目標自主發(fā)現(xiàn)、感知與精準定位的能力；根據(jù)具體運行環(huán)境與工作模式，在線實現(xiàn)軌跡/路徑的規(guī)劃、參數(shù)的辨識與調(diào)整；利用探測器或巡視器自身的測量數(shù)據(jù)，自主實現(xiàn)故障的快速檢測、準確定位與高效處置。因此，提升算法在導航定位與環(huán)境感知、軌跡優(yōu)化與制導控制、自主探測與路徑規(guī)劃、故障診斷與自主處理等方面的自學習和泛化能力，也是自主智能技術未來整體發(fā)展的一個重要趨勢。

2)方案的一體化與通用化

在傳統(tǒng)的探測器系統(tǒng)方案設計過程中，導航定位與環(huán)境感知、軌跡優(yōu)化與制導控制、自主探測與路徑規(guī)劃、故障診斷與自主處理各個環(huán)節(jié)是相互獨立的。傳統(tǒng)的做法是首先設計好每個環(huán)節(jié)，然后進行整合；若系統(tǒng)的整體性能不能滿足技術指標，仍需分別對各個環(huán)節(jié)進行改善，直至整體滿足要求為止。這種設計思路雖然廣泛應用于實際工程，但并未考慮各環(huán)節(jié)整合串聯(lián)后綜合系統(tǒng)的穩(wěn)定性能，反復的設計過程也可能增加設計成本。因此，需要從總體層面考慮系統(tǒng)的綜合性能，以實現(xiàn)感知、規(guī)劃、決策、控制等環(huán)節(jié)的一體化設計，這是未來系統(tǒng)自主智能水平實現(xiàn)跨越式提升的關鍵所在。

目前，在月球、火星、小行星等不同地外天體著陸巡視任務自主智能化的需求牽引下，針對不同類別的探測器或巡視器，都有一套習慣性設計方法，尚未形成統(tǒng)一通用的方案。面對未來深遠空間探測任務日益增多、任務復雜性越來越高的形勢，如何實現(xiàn)自主智能技術的通用化，并大幅度提升方案設計效率，也成為重要發(fā)展趨勢。

3.2 關鍵技術發(fā)展方向

1)適用于未知開放環(huán)境的導航定位與環(huán)境感知技術

如何解決未知開放環(huán)境下的圖像匹配、障礙物識別與分割等難題，是導航定位與環(huán)境感知技術深化研究的方向。需重點研究基于序列圖像的自主導航方法，包括：基于序列圖像的可觀測性理論、基于動力學約束的暗弱小天體識別與提取、物性未知小天體高效表征與特征魯棒匹配、基于可觀測度分析的相對導航狀態(tài)估計與誤差校正等。需重點突破基于多源信息融合的自主導航技術，包括：視覺/激光/紅外多手段一體化協(xié)同探測、非合作目標多源數(shù)據(jù)協(xié)同融合感知、在軌狀態(tài)高精度測量與辨識等；需重點突破基于關鍵點檢測的圖像匹配技術，包括：基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的圖像匹配、基于深度學習端到端訓練的幾何變換和3D規(guī)則學習等；需重點突破基于深度學習的障礙物目標檢測和圖像分割技術，包括：基于神經(jīng)網(wǎng)絡的障礙物檢測算法、基于主動交互學習的障礙物檢測算法和基于超像素圖像分割的障礙物分割方法等。

2)適用于在線輕量運行的軌跡優(yōu)化與制導控制技術

如何解決探測器燃料有限、危險地形密集、通訊延遲高等約束下的地外天體安全著陸難題，是軌跡優(yōu)化與制導控制需要深化研究的方向。需重點研究環(huán)境參數(shù)的在線估計、探測目標自主調(diào)整規(guī)劃等方法，采用智能建模技術對探測器著陸巡視過程中的氣動、環(huán)境等進行在線估計辨識，并將估計結果用于模型參數(shù)的自主更新；需綜合分析著陸探測過程各個階段的飛行特點和約束條件，提出新的組合制導方案，實現(xiàn)多種成功可靠制導方案的優(yōu)勢互補；需重點研究精確的動力學建模方法。

3)自主探測與路徑規(guī)劃的安全可靠提升技術

如何解決通訊窗口及數(shù)據(jù)傳輸速率等約束下的環(huán)境地形建模與感知、在線動態(tài)路徑快速生成等難題，是自主探測與路徑規(guī)劃技術需深化研究的方向，需重點突破基于多源信息融合的SLAM技術，即將慣性傳感器(IMU)和視覺傳感器結合，在環(huán)境紋理較弱、由于運動產(chǎn)生視野模糊及環(huán)境信息遮擋等情形下，能夠提供更好的魯棒性；需重點突破基于視覺和地形感知數(shù)據(jù)的整合分類技術，結合地面人員提前設定的科學目標特征及就位探測后的星壤分析，設計具備深度學習能力的科學目標自主辨識策略，實現(xiàn)向科學探測為主的戰(zhàn)略轉變；以未來的月球、火星和小行星安全巡視為工程目標，發(fā)展更通用的自主避障系統(tǒng)和方法；需重點研究根據(jù)實際情況對參考路徑進行在線規(guī)劃的技術，借助非線性優(yōu)化和微分幾何理論，有效克服軌跡規(guī)劃中由于維數(shù)高和非線性強引起的實時性弱、收斂性差等問題；需根據(jù)巡視器的實際工作狀態(tài)在線修正規(guī)劃目標，使整體性能達到最優(yōu)，進而確保自主探測與路徑規(guī)劃的安全性、可靠性和精確性。

4)基于數(shù)據(jù)增強的故障診斷與自主處理技術

如何解決不同型號探測器或巡視器在軌歷史數(shù)據(jù)以及產(chǎn)品研制、測試數(shù)據(jù)未被合理開發(fā)利用、數(shù)據(jù)之間隱私保護(數(shù)據(jù)隸屬于不同研究機構、單位或部門)的難題，是故障診斷與自主處理技術需深化研究的方向。需要重點研究基于聯(lián)邦學習、遷移學習、強化學習的故障診斷方法，深入融合不同任務、型號、階段的多種故障模式，以提高數(shù)據(jù)的利用率、提升診斷的準確性、強化環(huán)境的適應性，為系統(tǒng)重構、故障處置等措施的有效實施提供準確依據(jù)；在此基礎上，需進一步考慮在不共享數(shù)據(jù)的前提下，僅利用訓練好的模型參數(shù)進行交互，實現(xiàn)故障診斷方法的自主更新進化，以降低數(shù)據(jù)共享風險、減小通信壓力、提高學習效率；同時，考慮到現(xiàn)有星載計算機的算力難以支持智能故障診斷與自主處理算法龐大的計算開銷，亟需突破診斷模型的等效壓縮、處置策略的快速生成等關鍵技術，以實現(xiàn)地面復雜智能算法的在軌應用。

4 結束語

近年來，自主智能技術得到了蓬勃發(fā)展，并在深遠空間探測任務的飛越、繞飛、著陸及巡視等探測活動中獲得了廣泛重視；同時，未來的小行星及其以遠深遠空間的著陸探測任務，對探測器系統(tǒng)的實時性、安全性和可靠性提出了迫切需求，如何實現(xiàn)深空探測器自主智能運行，已成為學者和工程師們不懈努力的目標。

目前，地外天體著陸巡視探測自主智能技術的發(fā)展，在總體上尚處于起步階段，其實現(xiàn)途徑不同于一般的理論研究、常規(guī)的技術攻關和傳統(tǒng)的工程設計，既要基于科學原理，又要面對復雜約束，同時必須安全可靠，并最終成功應用于工程實踐。

本文以月球、火星和小天體等地外天體的著陸巡視探測任務為背景，從導航定位與環(huán)境感知、軌跡優(yōu)化與制導控制、自主探測與路徑規(guī)劃、故障診斷與自主處理四個方面，分析了自主智能技術的發(fā)展現(xiàn)狀，以及國內(nèi)外相關探測任務中的應用情況，并對未來技術發(fā)展態(tài)勢進行了展望。