張 寬，于天一，胡曉東，劉傳凱，李立春，趙煥洲

（北京航天飛行控制中心，北京 100094）

引 言

美國“阿波羅11號”（Apollo 11）、“阿波羅12號”（Apollo 12）、“阿波羅14號”（Apollo 14）、“阿波羅15號”（Apollo 15）、“阿波羅16號”（Apollo 16）、“阿波羅17號”（Apollo 17）6次任務(wù)中，航天員共獲取了381 kg月球樣品；前蘇聯(lián)“月球16號”（Luna 16）、“月球20號”（Luna 20）、“月球24號”（Luna 24）3次任務(wù)，采用鉆取采樣方式共獲取了321.1 g月球樣品。

2020年12月1 日23時11分，中國“嫦娥五號”著陸器和上升器組合體安全著陸于月球正面風暴洋東北部西經(jīng)51.92°、北緯43.06°位置，月面初始化后在約19 h內(nèi)完成了月面采樣封裝任務(wù)，通過鉆取采樣和表層采樣兩種方式共獲取了約1 731 g月球樣品[1]?！版隙鹞逄枴辈捎脵C械臂末端配置采樣器，實現(xiàn)無人月球表層多點、多次采樣尚屬世界首次[2]。使用機械臂進行月球表層多點、多次無人采樣需要地面遙操作支持[3-4]，其與月球車巡視探測遙操作過程一致，需要地面根據(jù)探測器狀態(tài)、采樣區(qū)環(huán)境和工程目標生成遙現(xiàn)場，科學家、工程師等協(xié)同工作，做出相應的規(guī)劃與驗證，并按照一定的規(guī)則控制。

“嫦娥五號”月面表層采樣遙操作面臨的特殊問題：①機械臂精確控制難度大，月面采樣部分重要過程（如容器抓取任務(wù)）對機械臂末端控制精度要求達到毫米級，為適應較大范圍采樣、單次采樣量盡量多、整臂有嚴格重量限制等要求，機械臂被設(shè)計為“長桿型”，并配置較大采樣器，以實現(xiàn)月球重力作用下的抑振穩(wěn)定控制[5-6]，但由于存在月球?qū)嶋H工作場景未知且與地面驗證系統(tǒng)存在差異等問題，難以對長臂桿機械臂在月面環(huán)境下的柔性形變進行準確建模，需妥善解決柔性形變與高精度控制的矛盾；②器地協(xié)同工作頻繁、過程復雜，由于采樣工作環(huán)節(jié)多[7]且當前深空探測器器載計算能力有限[8-9]，在復雜的未知月面環(huán)境下無法實現(xiàn)器上自主表取采樣，需要地面在環(huán)境感知、規(guī)劃與驗證等多個環(huán)節(jié)進行支持并實施采樣控制；③月面采樣可用時間有限，考慮到上升器與軌道器交會需求，月面工作段總時長不超過48 h，月面工作期間還需完成月面初始化、鉆進采樣、載荷工作和月面起飛準備等工作，可分配給表取采樣的時間約22 h。

針對機械臂控制難度大、器地協(xié)同過程復雜、可用時間有限的月面無人表層采樣控制問題，本文首先對常規(guī)采樣遙操作工作模式不能適用于“嫦娥五號”采樣任務(wù)的原因進行了分析，然后分別針對環(huán)境感知、采樣規(guī)劃、機械臂末端精調(diào)規(guī)劃和控制實施等環(huán)節(jié)提出了高效控制技術(shù)，結(jié)合“嫦娥五號”月面采樣任務(wù)實施情況對控制方法的有效性進行驗證。

1 采樣遙操作工作模式分析

1.1 表層采樣機械臂狀態(tài)及采樣過程

“嫦娥五號”表層采樣裝置為二連桿機械臂配置采樣器的形式，機械臂具有肩部偏航、肩部俯仰、肘部俯仰和腕部俯仰4個自由度。為滿足采樣任務(wù)對視覺監(jiān)視及測量的需求，采樣器上安裝了單目位姿測量相機（近攝像機），在臂桿B上安裝了單目視覺監(jiān)視相機（遠攝像機）[5]，表取采樣機械臂狀態(tài)如圖1所示。

圖1 “嫦娥五號”采樣機械臂及表取采樣過程示意圖Fig. 1 The schematic diagram of the manipulator surface sampling for Chang’E-5

表層采樣裝置隨探測器著陸月面后處于收攏壓緊狀態(tài)，采樣前機械臂由收攏壓緊狀態(tài)運動至展開狀態(tài)，做好采樣前的準備工作，表層采樣包括采樣、放樣、抓罐和放罐等步驟[7]。

1）采樣。機械臂關(guān)節(jié)做回轉(zhuǎn)運動，驅(qū)動采樣器到達采樣點實施樣品采集。

2）放樣。樣品采集完成后，機械臂將獲取的樣品轉(zhuǎn)移并傾泄至安裝于著陸器頂面的一次密封容器中。

3）抓罐。經(jīng)多次采樣、放樣過程后，控制機械臂到達指定位置，驅(qū)動采樣器抓取一次密封容器，將一次密封容器提取出來，轉(zhuǎn)移至二次密封容器上。

4）放罐。調(diào)整機械臂位置，驅(qū)動采樣器將一次密封容器釋放至二次密封容器內(nèi)，表層采樣工作結(jié)束。

地面實驗結(jié)果表明，在采樣深度0.02 m的情況下，不同密實度月壤單次采樣量最大為150 g[5]。為確保在有限時間內(nèi)達到工程采樣量目標，表層采樣程序設(shè)計單次采樣與放樣過程實施耗時約1.3 h，抓罐與放罐過程實施耗時約1.6 h。

1.2 工作模式與分析

根據(jù)表層采樣裝置狀態(tài)和采樣實施流程，采樣工作模式圖2所示。

圖2 采樣工作模式Fig. 2 Sampling mode

1）環(huán)境感知。主要完成采樣區(qū)地形分析并選擇采樣點。

2）采樣規(guī)劃。包括任務(wù)規(guī)劃和機械臂運動規(guī)劃，任務(wù)規(guī)劃根據(jù)測控、能源、熱控等約束條件規(guī)劃采樣過程中的平臺、載荷、機械臂和采樣器動作序列；機械臂運動規(guī)劃完成機械臂避障運動策略的制定，包括路徑中間點、運動軌跡、機械臂控制參數(shù)等。

3）規(guī)劃驗證。對任務(wù)規(guī)劃和機械臂運動規(guī)劃結(jié)果進行仿真或物理驗證。

4）控制實施。各系統(tǒng)對現(xiàn)場生成的指令共同完成校核并會簽后，實施上行發(fā)令控制，并通過遙測和圖像等下行數(shù)據(jù)對控制效果進行監(jiān)視與判讀。

5）步驟1 ～ 4為一次完整的采樣、放樣過程，完成樣品采集后，實施一次密封容器抓取、轉(zhuǎn)移、釋放至二次密封容器中。

由于機械臂柔性較大，其末端位置偏差受月球重力、落月姿態(tài)和機械臂構(gòu)型影響，在毫米級控制精度的要求下，難以實現(xiàn)一次控制到位。需要在關(guān)鍵控制點處進行機械臂末端位置精調(diào)操作（如表1所示）。在圖2所示的控制實施過程中，可能需要增加多次機械臂精調(diào)操作，而每次精調(diào)操作過程又是一次“感知–規(guī)劃–驗證–實施”的循環(huán)過程（如圖3所示）。

表1 精調(diào)操作Table 1 Fine-tuning operations

圖3 精調(diào)工作模式Fig. 3 Fine-tuning mode

按照上述工作模式地面開展了多次月面表層采樣試驗，結(jié)果表明單次采樣與放樣過程平均耗時不少于2 h，遠超表層采樣程序設(shè)計狀態(tài)。

因此，在月面工作有限的時間內(nèi)實現(xiàn)目標樣品量的采集，必須對工作模式進行優(yōu)化設(shè)計，提升在軌采樣實施效率。

2 采樣區(qū)分析與采樣點規(guī)劃

2.1 采樣區(qū)三維地形重構(gòu)

“嫦娥五號”采樣器屬于大尺度月面采樣器，月表地形復雜，存在凹坑、石塊、傾斜面等多類地形，若采樣點選擇不當，采樣過程中會發(fā)生采樣器非采樣部位與地形發(fā)生碰撞的風險，危及采樣器的安全關(guān)乎任務(wù)的成敗[10]。

表層采樣前需要獲取采樣區(qū)域的地形數(shù)據(jù)，分析后選擇合適的可采樣點?！版隙鹞逄枴崩冒惭b在著陸器外側(cè)的雙目立體監(jiān)視相機獲取表層采樣區(qū)圖像，并輔助實施采樣監(jiān)視[11]。獲取表層采樣區(qū)立體圖像后，可進行采樣區(qū)精細三維地形重構(gòu)（圖4），生成三維地形產(chǎn)品[月面數(shù)字高程圖（Digital Elevation Map，DEM）和正射影像圖 （Digital Orthophoto Map，DOM）][12]用于后續(xù)采樣區(qū)分析與采樣點選擇。

圖4 三維地形重構(gòu)結(jié)果Fig. 4 Results of 3D terrain reconstruction

采樣區(qū)感知對表層采樣實施意義重大，雙目立體相機發(fā)生故障的情況下，可使用機械臂采樣器上安裝的近攝像機對采樣區(qū)進行序列成像，并結(jié)合近攝像機成像位姿信息進行采樣區(qū)三維地形重構(gòu)[11]。為提高工作效率和確保機械臂運動安全，地面提前準備多個近攝像機對地面序列成像策略，在軌根據(jù)落月姿態(tài)和其它圖像等數(shù)據(jù)選擇一組成像策略，通過一次序列成像獲取原雙目立體相機的覆蓋范圍圖像。

2.2 采樣點規(guī)劃

在圖2的采樣工作模式中，每次采樣前都需要進行采樣區(qū)感知，并根據(jù)感知結(jié)果確定下一個采樣點。采樣區(qū)感知、分析和采樣點確定等工作均有不可忽略的時間消耗，考慮采樣區(qū)域不變且每次鏟挖月表后對地形影響不大，在著陸后且實施表層采樣前增加采樣點規(guī)劃，即綜合考慮科學探測需求、采樣區(qū)地形特征、機械臂運動能力等信息，根據(jù)落月后的采樣區(qū)感知信息一次性確定多個備選采樣點及其使用排序。

進行采樣點選擇首先需要進行采樣區(qū)分析，以采樣區(qū)三維地形產(chǎn)品為輸入（包括DEM和DOM），對采樣區(qū)內(nèi)各點的采樣適宜程度進行量化評估，為采樣點的選擇提供支撐。已有工作對于地形的量化采樣適宜度進行了研究[10,13]，綜合相關(guān)研究成果和任務(wù)特點，制定了量化評價指標體系（如表2所示）。

表2 評價指標Table 2 Evaluation inde

上述指標體系中，采樣器采樣角度需要綜合坡度、坡向等指標計算；安全性綜合采樣裝置與本體距離、采樣裝置與地面距離等指標計算。因此，將平坦性、采樣器采樣角度、可達性、安全性作為采樣點選擇及排序的依據(jù)，各量化指標按照圖5方法進行綜合分析。

圖5 量化指標融合方法Fig. 5 The fusion method of quantitative indexes

可達性取值范圍為0（不可達）或1（可達）；平坦性、采樣器角度、安全性指標值域均歸一化[0，1]，取值越大表示優(yōu)先級越高。可采樣點必須可達，因此可達性對于采樣點選取可“一票否決”。平坦性和采樣器角度取值越高表示地形越有利于采集到更多的樣品，也表征了單次采樣的操作效率；安全性取值越高表示采樣過程越安全，表征了采樣的安全性。一般情況下采取操作效率和安全性并重原則設(shè)置權(quán)值，如權(quán)值α設(shè)為0.25、權(quán)值β設(shè)為0.25、γ設(shè)為0.5。具體實施時可根據(jù)現(xiàn)場情況調(diào)整權(quán)重參數(shù)，如采樣區(qū)內(nèi)所有采樣點安全性取值都較低，可增加安全性權(quán)重。

采樣實施過程中，可以在同一個采樣點處實施多次采樣，但如果實施多次（比如3次）采樣均未采集到樣品，則需按照采樣點優(yōu)先級排序，更換至下一個采樣點實施采樣。

3 采樣規(guī)劃

3.1 基于作業(yè)模式的降維采樣任務(wù)規(guī)劃

采樣任務(wù)規(guī)劃是綜合測控資源、月面環(huán)境、機械臂運動策略等多種約束，對表層采樣合理規(guī)劃，計算生成各類規(guī)劃結(jié)果、控制序列及注入數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)對表層采樣、載荷工作及探測器平臺的有效操控。

遙操作任務(wù)規(guī)劃一般將單一事件（如機械臂運動、相機開關(guān)機等）作為規(guī)劃對象，多事件序列規(guī)劃時需反復驗證一致性（如采樣過程中涉及機械臂、采樣器、相機、平臺等多類單一事件），規(guī)劃過程復雜[12]。為提升規(guī)劃實施的工作效率，需實現(xiàn)復雜任務(wù)場景的快速規(guī)劃。

考慮表層采樣過程中，采樣、放樣、抓罐和放罐等各階段標稱流程和部分應急處置流程較為明確，可融入專家先驗知識將規(guī)劃對象從單一事件轉(zhuǎn)為作業(yè)明確定義的事件序列，即作業(yè)層規(guī)劃。在作業(yè)層中可對所包含的事件序列統(tǒng)一配置，能夠確保各事件之間的匹配性和完備性，較好地解決以往各事件的獨立配置，但需反復驗證一致性的問題。作業(yè)層通過作業(yè)選項實現(xiàn)作業(yè)各分支的選擇，只需通過簡單選擇作業(yè)選項就可完成待規(guī)劃的事件序列，再通過行為時態(tài)規(guī)劃計算完成對該事件序列的合理安排，并利用事件內(nèi)部的指令展開完成最終的指令序列生成，從而實現(xiàn)高效快速任務(wù)規(guī)劃，基于作業(yè)模式的實時規(guī)劃如圖6所示。

圖6 基于作業(yè)模式的任務(wù)規(guī)劃Fig. 6 Mission planning based on the task mode

基于作業(yè)模式的任務(wù)規(guī)劃可以解決快速規(guī)劃問題，但現(xiàn)場規(guī)劃生成的結(jié)果還需各系統(tǒng)復核會簽。為進一步提升在軌工作效率，任務(wù)前對各類作業(yè)模式進行細致分析，針對事件間邏輯關(guān)系相對確定且平臺約束相對寬松的作業(yè)模式，采用降維規(guī)劃模式，將部分規(guī)劃約束和內(nèi)容固定甚至忽略，生成可實施的控制數(shù)據(jù)，任務(wù)中根據(jù)現(xiàn)場的實際情況對控制數(shù)據(jù)微小調(diào)整。如不考慮測控網(wǎng)的使用情況，任務(wù)前生成并會簽控制序列和注入數(shù)據(jù)，任務(wù)中根據(jù)實際測控網(wǎng)情況現(xiàn)場安排實施。基于作業(yè)模式的降維規(guī)劃本質(zhì)是一種預先規(guī)劃方法，通過盡量固化識別出明確狀態(tài)，減少規(guī)劃過程和會簽過程的耗時提升在軌工作效率（如圖6中基于作業(yè)模式的降維規(guī)劃所示）?；谧鳂I(yè)模式的降維任務(wù)規(guī)劃需要任務(wù)前優(yōu)化設(shè)計作業(yè)模式：一是作業(yè)模式要有較強的任務(wù)適應性，能夠盡量覆蓋任務(wù)中各類場景，避免在任務(wù)中實時規(guī)劃；二是作業(yè)模式中的事件粒度要合理設(shè)計，所有作業(yè)模式包含事件過少則現(xiàn)場需頻繁實施更換計劃操作、影響效率，事件過多則事先需準備大量的作業(yè)模式、且降低了對非預期工況的適應能力。因此，需按照正常與應急工況均覆蓋、粗細粒度事件相結(jié)合的原則進行作業(yè)模式設(shè)計。

3.2 基于安全空間的機械臂運動控制規(guī)劃

機械臂運動控制規(guī)劃面向具體操作任務(wù)，規(guī)劃得到起始點到目標點之間的無碰撞且滿足任務(wù)要求的運動路徑，并確定機械臂運動控制參數(shù)。

一般情況下機械臂運動規(guī)劃首先建立機械臂規(guī)劃的地圖空間模型，該模型包括探測器本體、地形環(huán)境和其它環(huán)境因素；其次，采用避障規(guī)劃算法在地圖空間內(nèi)搜索一條安全無碰撞運動路徑。

“嫦娥五號”機械臂地圖空間模型中除月表地形環(huán)境不能提前確定，其它因素均可在任務(wù)前明確。根據(jù)采樣實施流程，除采樣過程與地形環(huán)境緊密相關(guān)，其它放樣、抓罐和放罐等機械臂大范圍轉(zhuǎn)移運動路徑均可提前確定。為提升在軌工作效率，在考慮極度復雜地形的情況下，任務(wù)前可以設(shè)計機械臂運動的基準點，建立安全空間模型?；鶞庶c是機械臂運動路徑中間點，每次采樣、放樣及抓罐、放罐等過程機械臂末端均需依次經(jīng)過相應的基準點。各基準點之間均有提前設(shè)計好的路徑互相到達。基準點根據(jù)其確定方法可分為3類，如表3所示。

表3 機械臂基準點類別Table 3 Category of manipulator reference points

圖7給出了標稱工況下采樣與放樣過程中基準點設(shè)置情況，其中藍色的點表示位置固定的點，紅色的點表示基于采樣區(qū)地形確定的點，綠色的點表示精調(diào)到位的點，各點之間的有向邊表示可達關(guān)系。

圖7 機械臂基準點示意圖Fig. 7 The schematic diagram of manipulator reference points

當有機械臂臨時運動規(guī)劃需求時，可基于基準點建立的安全空間進行路徑規(guī)劃?？蓪C械臂由當前位置規(guī)劃控制至距離最近的基準點，并根據(jù)基準點之間的可達路徑完成規(guī)劃控制工作。

4 機械臂末端精調(diào)規(guī)劃

4.1 基于在線學習的放樣精調(diào)路徑規(guī)劃

在采樣、放樣、抓罐和放罐過程中，機械臂末端運動至精調(diào)初始位置點后采用精調(diào)方式控制機械臂精確到達目標位置。為提升在軌實施效率，任務(wù)前準備機械臂運動參考坐標系各軸向不同步長的運動指令，計算出調(diào)整控制量后采用精調(diào)指令組合方式實施控制，減少運動數(shù)據(jù)的復核會簽耗時。

采樣和放樣過程在任務(wù)中會實施多次。采樣精調(diào)的目標位置由月表上的采樣點和鏟挖深度確定[14]，其目標位置不確定，需任務(wù)中確定。放樣精調(diào)的目標位置由一次密封容器的安裝位置確定，理論上是個確定的區(qū)域，任務(wù)前通過地面試驗確定放樣精調(diào)的目標位置（放樣點），并采集該位姿下可用定位相機的圖像作為到位判斷基準圖；使用各類相機的到位基準圖引導機械臂位置精調(diào)，實現(xiàn)精調(diào)路徑的規(guī)劃。

由于落月姿態(tài)不確定、天地重力差異等問題，放樣的目標位置與地面會有差異，精調(diào)路徑也會發(fā)生相應的變化。采用基于在線學習的策略提升在軌放樣精調(diào)路徑規(guī)劃效率，具體實施方法如下。

1）首次或前幾次放樣精調(diào)時，采用地面試驗獲取的到位判斷基準圖進行精調(diào)路徑規(guī)劃，引導機械臂到達放樣點；根據(jù)樣品實際傾泄效果在線評估調(diào)整放樣點位置，并同步采集到位圖像。

2）用任務(wù)中采集的到位圖像在線更新放樣到位判斷基準圖，用于后續(xù)放樣精調(diào)路徑規(guī)劃。

3）若多次放樣精調(diào)過程規(guī)劃出的路徑均相同，可在線將放樣精調(diào)路徑固化，后續(xù)不再進行路徑規(guī)劃工作，只需在放樣前基于基準圖對精調(diào)到位情況進行復核判斷。

4.2 基于基準圖的多視角融合圖像測量與分析

精調(diào)工作采用視覺閉環(huán)控制方式實現(xiàn)機械臂末端位姿的精確控制，相機對于實施精調(diào)十分重要。正常情況下，使用機械臂靠近攝像機根據(jù)樣品密封容器附近布置視覺標記測量樣品密封容器相對于機械臂末端的空間位姿、計算精調(diào)控制量實現(xiàn)機械臂末端位姿的調(diào)整[5]。

“嫦娥五號”除機械臂上安裝了近、遠攝像機，也分別在著陸器頂面的一次密封容器和上升器頂面的二次密封容器附近安裝了其它位置固定的監(jiān)視相機。為應對視覺測量用的近攝像機在軌無法進行視覺測量（原因包括相機故障或視覺標記在軌無法使用等），將其它相機圖像源作為備份進行視覺測量與分析。由于其它相機圖像無法使用視覺標記，建立了基于基準圖的多視角圖像融合測量與分析技術(shù)（如圖8所示）。該方法作為基于視覺標記方法的備保手段，在軌主用圖像源無法完成測量時，能夠快速及時應對處置。

圖8 多視角融合圖像測量與分析Fig. 8 Measurement and analysis of multi-view fusion images

基于基準圖的多視角圖像融合測量與分析方法是一種聯(lián)合多個相機單視成像的相對位置定量計算，通過對近垂直多個視角相機的機械臂末端成像與目標基準圖像比較，經(jīng)過數(shù)據(jù)定量計算，得到機械臂末端相對目標位置的精確距離，為機械臂精確控制提供引導信息。

由于監(jiān)視相機內(nèi)在參數(shù)和外在參數(shù)等相機參數(shù)均提前標定，光軸方向與機械臂運動參考坐標系坐標軸平行（針對臂載相機可調(diào)整為平行），可基于比例正射成像模型采用如下兩種方法實現(xiàn)垂直相機光軸方向的定量判讀。

1）基于直接解算的方法，針對位置固定的監(jiān)視相機，已知相機成像焦距和合作目標物距離圖像光心距離值的情況下，分別在圖像的水平和豎直方向上根據(jù)比例正射成像模型計算實時圖像中機械臂末端與合作目標物的空間對應坐標軸向距離，并與到位基準圖像計算的距離進行比較，給出對應空間軸向上的機械臂末端運動調(diào)整量。

2）基于圖像已知參考標志的比判計算方法，機械臂臂載相機無法使用直接解算的方法，但合作目標物（如目標密封容器直徑等）或機械臂末端等物體尺寸已知，可使用其已知實際尺寸信息和在圖像空間中的尺寸信息計算機械臂末端與合作目標物的空間對應坐標軸向距離，并與到位基準圖像計算的距離進行比較，給出對應空間軸向上的機械臂末端運動調(diào)整量。

實驗數(shù)據(jù)分析表明上述兩種方法計算精度一致，在距離目標一定距離范圍內(nèi)計算精度夠滿足機械臂精調(diào)控制任務(wù)要求。

5 控制實施

5.1 基于狀態(tài)的自動發(fā)令

飛行控制中心通過遙控指令完成對探測器的發(fā)令控制工作。地面基于飛行程序、測控網(wǎng)等信息事先排定遙控指令計劃，指令計劃設(shè)置了發(fā)令內(nèi)容、發(fā)令時間和發(fā)令測站等信息。一般有兩種發(fā)令實施方式[15]：計劃發(fā)令由軟件采用時間符合方式自動完成指令上行，即在計劃中明確的發(fā)令時間，通過確定的發(fā)令測站完成對應指令的發(fā)送；手動發(fā)令是時間符合方式計劃發(fā)令的補充，針對計劃中需對探測器等狀態(tài)進行判斷后才能發(fā)送的指令，由遙控操作員手動控制序列向探測器發(fā)送遙控指令；此外，為適應計劃外各類臨時性、試驗性指令發(fā)送，由遙控操作員手動插入指令向探測器發(fā)送遙控指令。

月面采樣過程復雜，很多指令在發(fā)送前需要通過遙測信息對狀態(tài)進行判斷，手動發(fā)令方式雖然可以解決狀態(tài)判斷問題，但人工處置需要協(xié)同操作較耗時；為提升工作效率，建立了基于狀態(tài)的自動發(fā)令方式?；跔顟B(tài)的自動發(fā)令方式是指根據(jù)器上實際狀態(tài)，飛控中心采用根據(jù)發(fā)令條件滿足情況自動判發(fā)序列中指令的方式。

基于狀態(tài)的自動發(fā)令方式核心在于發(fā)令條件的設(shè)計，發(fā)令條件設(shè)置方式如下。

1）發(fā)令條件設(shè)置為一組遙測參數(shù)滿足某特定條件（表征探測器滿足某種狀態(tài)）。

2）發(fā)令條件使用配置文件裝訂，比判邏輯采用自定義的可解析的表達式形式，對應參數(shù)值從配置表、遙測參數(shù)處理結(jié)果或其它文件等途徑獲取。

基于狀態(tài)自動發(fā)令實施過程中有臨時指令發(fā)送需求時，可采用傳統(tǒng)手動發(fā)令方式實施。指令上行控制鏈路為分時使用，兩條指令間隔若相距較短，則可能產(chǎn)生發(fā)令沖突導致指令無法正常上注執(zhí)行。為避免自動發(fā)令與臨時性手動發(fā)令產(chǎn)生沖突，一般情況下手動發(fā)令時暫停自動發(fā)令，待完成臨時性發(fā)令后，再恢復自動發(fā)令。

5.2 工作進度實時管控

月面采樣封裝工作內(nèi)容多、時間緊張，需要對采樣封裝工作進度進行有效管控，并對后續(xù)工作進行預測評估。掙值管理（Earned Value Management，EVM）是項目管理的重要方法[16]，可以用來綜合分析評估進度與績效，并可對其結(jié)果進行可視化展示。

進度管理涉及兩個主要概念：工作量和成本。對于采樣工作的進度管控，工作量定義為各采樣點上的作業(yè)事件，如采樣點S1的采樣、放樣等。成本定義為耗時，針對每類作業(yè)事件定義計劃耗時。根據(jù)掙值管理方法，定義如下基本概念。

1）計劃工作理論耗時[計劃價值（Plan Value，PV）]，截止到某時間點計劃要完成工作量的理論計劃耗時。

2）實際工作理論耗時[掙值（Earned Value，EV）]，截止到某時間點實際完成工作量的理論計劃耗時。

3）實際工作實際耗時[實際成本（Actual Cost，AC）]，截止到某時間點實際完成工作量的理論計劃耗時。

4）完工理論耗時[完工預算（Budget At Completion，BAC）]，完成所有作業(yè)事件安排的理論計劃耗時。

根據(jù)上述概念建立如下進度管控模型。

1）進度管理模型，用于分析與評估實際進度與計劃進度的偏差。

進度偏差（Schedule Variance，SV）= EV–PV。

SV負值表示進度落后，正值表示進度超前。

2）時長管理模型，用于分析與評估實際耗時與理論計劃耗時的偏差。

成本偏差（Cost Variance，CV）= EV –AC。

CV負值表示實際工作超時，正值表示實際工作提前完成。

3）預測管理模型，用于預測后續(xù)工作及其耗時。

完工耗時估算（Estimate At Completion，EAC）=AC+剩余工作耗時（Estimate To Complete，ETC）。

ETC表示在某個時間點，預測完成剩余工作還需要多少耗時。

圖9是進度管理的應用示例圖，計劃工作理論耗時PV和完工理論耗時BAC均為18.3 h，完成3次采樣放樣后的實際耗時超出計劃耗時，進度明顯落后。根據(jù)預測管理模型估算完工耗時EAC為20.3 h，現(xiàn)場需要根據(jù)EAC估算情況評估是否可以完成計劃目標，并對后續(xù)工作管控提供實時量化指導依據(jù)。

圖9 進度管控示例Fig. 9 Example of progress control

6 高效表層采樣工作模式

本文提出的高效采樣控制方法本質(zhì)上是采用預先規(guī)劃方法將專家知識和各類可明確狀態(tài)任務(wù)前進行固化并可直接用于在軌實施，將一般遙操作的現(xiàn)場實時“環(huán)境感知–任務(wù)規(guī)劃–規(guī)劃驗證–控制實施”循環(huán)過程優(yōu)化為常規(guī)飛控實施過程，減少了現(xiàn)場規(guī)劃、控制數(shù)據(jù)復核和會簽等工作耗時，并使用在線學習、多視角融合圖像測量與分析、基于狀態(tài)自動發(fā)令、流程量化管控等方法進一步提升了在軌工作效率，新的工作模式如圖10所示。

圖10 新的采樣工作模式Fig. 10 New sampling mode

7 規(guī)劃控制技術(shù)在軌驗證

“嫦娥五號”任務(wù)實施前，地面飛控人員根據(jù)表層采樣程序和故障處置預案設(shè)計了機械臂采樣、放樣、抓罐、放罐等過程的機械臂運動控制策略，設(shè)計了機械臂運動基準點約40個、運動路徑約60條，各基準點之間均至少有一條路徑互相到達，建立了安全空間模型，可適應在軌正常控制和應急處置需求。在任務(wù)規(guī)劃方面，識別作業(yè)模式約30類，其中正常過程和應急處置比例1∶2，各類作業(yè)模式均實現(xiàn)了任務(wù)前降維規(guī)劃，提前生成了控制數(shù)據(jù)。

月面采樣任務(wù)期間，獲取了采樣區(qū)雙目立體視覺相機清晰圖像數(shù)據(jù)，通過三維重建技術(shù)成功恢復出了高精度采樣區(qū)三維地形，通過采樣區(qū)分析技術(shù)對整個采樣區(qū)內(nèi)的采樣適宜度進行了量化分析，為實現(xiàn)采樣點規(guī)劃提供了必要輸入。最后，根據(jù)采樣區(qū)分析量化指標篩選了10個備選采樣點并做了排序，實現(xiàn)了一次性確定多個備選采樣點的目標（如圖11所示）。

圖11 采樣區(qū)分析及采樣點規(guī)劃Fig. 11 Sampling area analysis and sampling points planning

此后，在3個采樣點處進行了12次表層采樣工作，單次采樣與放樣過程平均耗時不超過1 h，獲取了滿意的月壤量。每次采樣、放樣過程和最后的抓罐、放罐過程實施都使用了任務(wù)前生成的任務(wù)規(guī)劃和機械臂運動規(guī)劃結(jié)果，任務(wù)中沒有進行機械臂大范圍轉(zhuǎn)移規(guī)劃和任務(wù)規(guī)劃工作，極大地提升了在軌工作效率。

在精調(diào)方面，基于視覺標記方法（主用）和基于基準圖的多視角融合測量與分析方法（備用）并行使用，確保了精調(diào)感知過程的可靠開展?；谠诰€學習的精調(diào)路徑規(guī)劃策略，根據(jù)第一次放樣實施情況，放樣精調(diào)規(guī)劃路徑在第2次放樣就進行了固化；由于落月姿態(tài)等條件較好，地面試驗獲取的各類基準圖滿足在軌控制需求，未進行基準圖在軌更新工作。

“嫦娥五號”表層采樣在軌高效組織實施，整個實施過程共耗時不到16 h、比表層采樣可用時長提前6 h完成采樣工作，各項采樣控制技術(shù)確保了強時間約束條件下的無人采樣工作高效實施。

8 結(jié) 論

對于可用時間有限、機械臂控制難度大、器地協(xié)同過程復雜的月面無人表層采樣控制任務(wù)，本文給出了高效控制方法：針對環(huán)境感知環(huán)節(jié)提出了采樣區(qū)感知與采樣點規(guī)劃技術(shù)；針對任務(wù)規(guī)劃環(huán)節(jié)提出了基于作業(yè)模式降維采樣規(guī)劃和基于安全控件的機械臂運動控制規(guī)劃技術(shù)；針對機械臂末端精調(diào)規(guī)劃提出了基于在線學習的精調(diào)路徑規(guī)劃與多視角融合圖像測量分析技術(shù)；針對任務(wù)實施提出了基于狀態(tài)的自動發(fā)令及工作進度實時管控等技術(shù)。按照上述方法對采樣遙操作工作模式進行改進，能夠高效完成月面表層無人采樣任務(wù)，“嫦娥五號”月面表層采樣實施情況說明了方法和工作模式的有效性。