申 彥，鄒 猛*，黨兆龍，陳百超，李玉瓊

（1.吉林大學(xué) 工程仿生教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，吉林 長春 130022；2.中國空間技術(shù)研究院 北京空間飛行器總體設(shè)計(jì)部，北京 100094；3.中國科學(xué)院 力學(xué)研究所 中國科學(xué)院流固耦合系統(tǒng)力學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100190）

1 引言

隨著人類科技水平不斷提高，深空探測發(fā)展迅速。但由于地外行星地形地貌的未知性和復(fù)雜性，要完成對地外行星的研究探測，必須借助移動(dòng)式星球車。考慮到地形的復(fù)雜性、信息的延遲以及自然環(huán)境的惡劣，火星車需要有良好的機(jī)動(dòng)性和完善的通過性判斷方法來確保其安全運(yùn)行。

在月球探索任務(wù)中，前蘇聯(lián)Lunoknod 月球車和美國載人月球車（Lunar Roving Vehicle，LRV）配備了測試月壤力學(xué)參數(shù)的儀器，但由于火星車質(zhì)量和尺寸的限制，未攜帶測量火星壤力學(xué)參數(shù)的設(shè)備。因此，只能通過火星車對外界環(huán)境的感知來進(jìn)行通過性評估。

目前，我國火星探測任務(wù)初步展開，在巡視探測方面相比美國還有較大差距，為了更好地對通過性進(jìn)行判斷，有必要調(diào)研總結(jié)現(xiàn)有評估和預(yù)測方法。本文中第2 節(jié)介紹了通過性評估的研究背景，第3 節(jié)介紹了針對火星通過性的研究現(xiàn)狀，第4 節(jié)歸納總結(jié)了目前已發(fā)射成功的火星車的通過性評估方式，第5 節(jié)對當(dāng)前存在的通過性評估新技術(shù)進(jìn)行了討論，第6 節(jié)對未來的發(fā)展方向進(jìn)行了展望。

2 地面車輛通過性評估

2.1 車輛通過性

地面車輛通過性指車輛能夠以一定速度通過各種危險(xiǎn)地帶（如松軟地面、凹凸不同地面等）和障礙（如陡坡、側(cè)坡、壕溝、石塊、灌木）的能力。

通過性可以分為支撐通過性和幾何通過性。支撐通過性指車輛順利通過松軟土壤（如沙漠、雪地、冰面沼澤和星球表面等）的能力，主要取決于土壤的物理和力學(xué)特性。幾何通過性指車輛通過坎坷不平路段和障礙的能力，主要取決于車輛結(jié)構(gòu)參數(shù)和幾何參數(shù)，通過分析接近角、離去角、離地間隙等車輛的結(jié)構(gòu)參數(shù)，可以直接計(jì)算評估幾何通過性。判斷車輛通過性主要考慮兩方面，一是土壤對車輛的支撐作用，二是車輛本身的結(jié)構(gòu)參數(shù)。本文將主要集中調(diào)研和分析星球車在松軟星表的通過性。

對于支撐通過性的評估，主要有以下兩種方法：

（1）經(jīng)驗(yàn)法，選擇具有代表性的車輛在相關(guān)地面進(jìn)行測試，通過簡單的測量或現(xiàn)場觀察對地面進(jìn)行識(shí)別，然后經(jīng)驗(yàn)性的將車輛性能的測試結(jié)果與所識(shí)別的地面特征關(guān)聯(lián)起來。有代表性的是美國陸軍水道實(shí)驗(yàn)站所提出的基于圓錐指數(shù)的經(jīng)驗(yàn)方法，該方法使用圓錐指數(shù)來描述地面特性，該指數(shù)通過圓錐透度計(jì)（Cone Penetrometer）獲得，然后將車輛性能與錐形指數(shù)或其導(dǎo)數(shù)連接起來。除圓錐指數(shù)外，廣泛被用于描述地形特征的還有平均最大壓力（Mean Maximum Pressure，MMP）這一概念，其定義為在所有負(fù)重輪位置下的最大壓力的平均值。

（2）模型法，將地面-車輛視為一個(gè)系統(tǒng)，考慮車輛各部分的機(jī)械特征及車輛的工程結(jié)構(gòu)影響地面-車輛系統(tǒng)的優(yōu)劣順序，規(guī)定地面與車輛結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系，構(gòu)建系統(tǒng)模型，并盡可能地用數(shù)學(xué)方程表示出來。主要采用兩個(gè)指標(biāo)：牽引系數(shù)（單位掛鉤牽引力）和效率系數(shù)。

2.2 基于地面力學(xué)的支撐通過性評估

地面力學(xué)起初應(yīng)用于評估野外復(fù)雜地形條件下車輛通過性［1-2］，后隨著阿波羅月球探測任務(wù)的成功進(jìn)行，地面力學(xué)被應(yīng)用于深空探測領(lǐng)域，發(fā)展出了新的分支。

20 世 紀(jì)30 年 代，M.G.Bekker 在波蘭華沙 工學(xué)院設(shè)立地面車輛力學(xué)學(xué)位課程并建立了相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)室。在此之后，國內(nèi)外眾多學(xué)者從車輪與地面相互作用的不同角度出發(fā)，提出了許多描述輪壤關(guān)系的方法，用以評價(jià)輪式車輛在松軟路面的行駛性能。這些方法包括：經(jīng)驗(yàn)法、半經(jīng)驗(yàn)公式、有限元和離散元仿真，逐漸形成了以試驗(yàn)為主的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ头椒ǎ?］，該方法被用于前蘇聯(lián)Lunoknod 與美國LRV 月球探測中，還有以物理模型為主的仿真數(shù)值計(jì)算方法［4-6］，以及使用修正的Bekker 承壓與剪切模型為基礎(chǔ)的半經(jīng)驗(yàn)法，該方法通過廣大科研工作者的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，成為目前廣泛應(yīng)用于描述剛性輪與松軟土壤間相互作用的動(dòng)力學(xué)模型［7-9］。應(yīng)用半經(jīng)驗(yàn)的地面動(dòng)力學(xué)模型，通過輪壤之間的相互作用關(guān)系，在不增加火星車自身重量和設(shè)備的情況下，可以估計(jì)星壤力學(xué)參數(shù)，評估通過性。

3 火星通過性研究

3.1 火星表面及火星車

目前，成功進(jìn)行火星探索的火星車共計(jì)6 輛，其登陸時(shí)間、地點(diǎn)以及運(yùn)行狀態(tài)如表1 所示。其中，美國是火星探測最成功的國家，共有5 輛火星車已經(jīng)成功登陸火星表面并進(jìn)行科學(xué)探測研究，我國祝融號也在2021 年5 月15 日上午成功登陸火星并展開科學(xué)研究任務(wù)。

從火星登陸器和火星車發(fā)回的照片和數(shù)據(jù)可知，火星表面覆蓋一層松軟的火星壤，并且遍布隕石坑、石塊、沙丘與峽谷［10］。另外，火星表面的巖石分布密度大，覆蓋率約為14%～20%。這些外部的苛刻條件，要求火星車具有良好的機(jī)動(dòng)性、平順性和通過性。

對于火星車而言，火星表面通過性是指火星車能夠安全通過各種火星表面（如松軟沙丘、薄殼和板狀巖石地面等）及各種障礙（如石塊、坡面和坑道等）的能力。同樣地，可以分為幾何通過性和支撐通過性。幾何通過性的評估是通過雷達(dá)、圖像信息進(jìn)行判斷來避開陡坡、大石塊等；而支撐通過性由于無法先驗(yàn)判斷火壤力學(xué)特性，只能進(jìn)行簡單估計(jì)，勇氣號就因此陷入沙坑而導(dǎo)致探測任務(wù)結(jié)束，機(jī)遇號也因松軟地面的高滑轉(zhuǎn)改變探索目標(biāo)，火星車的通過性評估難度很大。

火星車通過性評估重點(diǎn)在于感知外界環(huán)境信息。以感知到的信息作為通過性判斷的輸入條件，輸入來源越豐富，評估的可信度越高；特別是火星壤力學(xué)參數(shù)對支撐通過性的評估十分必要，是目前通過性評估的短板。

3.2 環(huán)境感知

為了能夠評估火星車通過性，需要通過感知系統(tǒng)對火星表面形貌和火星地面力學(xué)參數(shù)進(jìn)行識(shí)別，為判斷提供依據(jù)。感知系統(tǒng)有著非常廣泛的定義，對于火星車而言，指的是通過一種或多種傳感單元實(shí)現(xiàn)對火星車本體的狀態(tài)監(jiān)測以及對周圍探測環(huán)境的識(shí)別認(rèn)知。

感知系統(tǒng)的組成多種多樣，根據(jù)傳感器類型的不同，通常來說可以將傳感器分為內(nèi)部傳感單元和外部傳感單元，其中內(nèi)部傳感指的是對火星車本體的位姿估計(jì)，如慣性測量單元、里程計(jì)等，外部傳感指的是對周圍環(huán)境的監(jiān)測識(shí)別、狀態(tài)估計(jì)以及地形重構(gòu)等，視覺相機(jī)、激光雷達(dá)等都屬于外部傳感的范疇。表2 展示了迄今為止成功探索火星的6 輛火星車的基本參數(shù)以及其所搭載的與通過性評估相關(guān)的科學(xué)載荷。

表2 火星車參數(shù)及載荷Tab.2 Parameters and loads of Mars rover

現(xiàn)有的感知系統(tǒng)通過圖像和位置信息進(jìn)行路徑規(guī)劃、導(dǎo)航和通過性評估，沒有獲取火壤力學(xué)參數(shù)的手段。但是火星車在火星表面進(jìn)行探索和科學(xué)研究時(shí)，了解和掌握火星車周邊火壤的力學(xué)參數(shù)對通過性評估至關(guān)重要。此外，該信息對于火星車車輪設(shè)計(jì)、牽引性能評價(jià)有著不可替代的作用。

3.3 火壤力學(xué)參數(shù)反演

目前還沒有國家能夠?qū)崿F(xiàn)火星采樣返回，研究人員也無法獲得直接準(zhǔn)確的火星壤物理力學(xué)參數(shù)。但火壤力學(xué)參數(shù)是通過性評估的主要輸入?yún)?shù)，為了彌補(bǔ)現(xiàn)有星球車環(huán)境感知缺少力學(xué)參數(shù)的缺陷。原位測量就成為獲取火星壤力學(xué)特性的重要手段，但是由于發(fā)射重量限制，目前在軌的火星車都沒有配備專門的設(shè)備測量火星壤的物理力學(xué)參數(shù)，只能應(yīng)用火星車或登陸器的觸土部件（車輪、采樣鏟或足墊）反演計(jì)算火星壤的壓縮、剪切強(qiáng)度和容重等物理力學(xué)參數(shù)。從火星車和登陸器返回的照片可見，車輪在火星壤留下明顯的車轍痕跡，根據(jù)經(jīng)典地面力學(xué)理論，車輛在松軟地面行駛時(shí)，通過車輪與地面的相互作用，支撐并推動(dòng)其前進(jìn)。因此，可以建立車輪與火星壤相互作用模型來估算火星壤的物理力學(xué)參數(shù)。

科研人員利用索杰納探測器單輪旋轉(zhuǎn)剪切土壤，根據(jù)庫侖定律對火星土壤的內(nèi)聚力c和內(nèi)摩擦角φ進(jìn)行估測，進(jìn)而判定該區(qū)域火星車的通過性［11］。結(jié)果顯示，在軌火星車周邊火星表面的火星壤內(nèi)摩擦角均值為35.0°，內(nèi)聚力均值為0.01 kPa。

勇氣號和機(jī)遇號也通過車輪與地面的相互作用，進(jìn)行了7 次挖掘試驗(yàn)和20 次刮擦試驗(yàn)，對古謝夫坑（Gusev Crater）和梅里迪亞尼平原（Meridiani Planum）進(jìn)行了火星壤的內(nèi)聚力和內(nèi)摩擦角的估算，其中對內(nèi)聚力的估算采用電機(jī)功的比例模型和輪緣剪切應(yīng)力模型［12-13］。最后得出，內(nèi)摩擦角為30°～37°，內(nèi)聚力為0～2 kPa。

鳳凰號探測器通過機(jī)械臂的挖掘試驗(yàn)反演火壤的力學(xué)參數(shù)［14-15］，得出其內(nèi)摩擦角為38°±5°，內(nèi)聚力變化范圍為（0.2±0.4）kPa 至（1.2±1.8）kPa。

此外，哈爾濱工業(yè)大學(xué)丁亮等［16］通過分析祝融號車輪和火壤的相互作用關(guān)系，對祝融號行駛區(qū)域的表層火壤參數(shù)進(jìn)行了評估，得出祝融號行駛區(qū)域火壤內(nèi)聚力在1.5～6 kPa 的條件下時(shí)，火壤等效剛度估計(jì)為1 390～5 872 kPa/mN，內(nèi)摩擦角為21°～34°，數(shù)據(jù)表明表層火壤的承載強(qiáng)度和內(nèi)聚力均處于較高水平。

目前在軌的大部分火星車和探測器都對其周邊環(huán)境內(nèi)的火星壤進(jìn)行了力學(xué)反演，但是火星表面地形地貌復(fù)雜，火壤力學(xué)參數(shù)多變，原位力學(xué)反演受到諸多限制。為了簡化反演流程，提高星壤反演的準(zhǔn)確性，麻省理工學(xué)院Karl Iagnemma 等人利用簡化輪壤關(guān)系模型，針對松軟沙土在線預(yù)測內(nèi)聚力和內(nèi)摩擦角［17-19］；與之相似的還有Shibly 反演模型［20］，適用于低內(nèi) 聚力可變地形；還有應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來對星壤的內(nèi)聚力和內(nèi)摩擦角進(jìn)行反演［21］；以及應(yīng)用牛頓迭代法估算星壤的內(nèi)摩擦角、剪切變形模量和沉陷指數(shù)［22-23］。

4 火星車通過性評估

4.1 索杰納號

索杰納號火星車于1997 年7 月4 日在火星表面著陸，1997 年9 月27 日終止通訊，1998 年3 月10 日正式結(jié)束任務(wù)。它是人類送往火星的第一部火星車。索杰納號重10.6 kg，載荷5 kg，長65 cm，寬48 cm，高30 cm。最快行駛速度為1 cm/s，由0.25 m2的太陽能板和3 節(jié)蓄電池供電，見圖1。

圖1 索杰納號火星車Fig.1 Sojourner Mars rover

索杰納號火星車通過圖像和地形傳感器評估通過性，即地面操作人員從圖像中直觀地識(shí)別地形類別，然后進(jìn)行路徑規(guī)劃，判別圖像來自導(dǎo)航相機(jī)（Navcams）。

在向目標(biāo)位置前進(jìn)過程中，索杰納號根據(jù)電機(jī)編碼器（驅(qū)動(dòng)）和電位器（轉(zhuǎn)向）讀數(shù)的平均值檢測驅(qū)動(dòng)電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)，當(dāng)?shù)竭_(dá)設(shè)定閾值時(shí)，電機(jī)停止工作。電機(jī)關(guān)閉時(shí)，機(jī)載系統(tǒng)通過前方的立體相機(jī)、五臺(tái)激光傳感器和接觸傳感器來進(jìn)行危險(xiǎn)判讀，遇到石塊時(shí)，根據(jù)車輪里程表、電位計(jì)、陀螺儀、加速度傳感器等信息進(jìn)行轉(zhuǎn)向以避開障礙物，繼續(xù)向目標(biāo)位置前進(jìn)。每到一處位置，車載計(jì)算機(jī)還使用里程表和機(jī)載陀螺儀更新行進(jìn)距離和方位信息［24］。

在探測期間，索杰納號一共行走了106 m，共計(jì)執(zhí)行地面指令114 次，同時(shí)為了便于地面通訊和控制，索杰納號在與著陸器距離10 m 范圍內(nèi)進(jìn)行探測，且每行駛6.5 cm 進(jìn)行一次風(fēng)險(xiǎn)評估［25］。

索杰納號在火星表面的通過性評估完全依賴于地面操作人員的判斷。根據(jù)著陸器所拍攝的周邊環(huán)境的照片、車體安裝的相機(jī)和5 臺(tái)激光測距儀，控制人員可以偵測周圍地形、發(fā)現(xiàn)障礙物、規(guī)劃安全路徑。盡管如此，索杰納號在行駛途中運(yùn)行狀態(tài)是未知的，仍有很大風(fēng)險(xiǎn)。

4.2 勇氣號與機(jī)遇號

4.2.1 導(dǎo)航與定位方法

在火星車導(dǎo)航與路徑規(guī)劃中，位置判斷是非常關(guān)鍵的，由于慣性測量單元只能在短時(shí)間內(nèi)保證定位精度，且在非結(jié)構(gòu)化火星表面容易發(fā)生車輪打滑。因此，勇氣號和機(jī)遇號（Mars Exploration Rover，MER）采用視覺與慣性相結(jié)合的定位方法，在地形較為平坦且障礙物少的區(qū)域使用車載慣性測量單元（Inertial Measurement Unit，IMU）進(jìn)行慣性導(dǎo)航，在比較松軟火壤或斜坡上使用雙目相機(jī)進(jìn)行視覺導(dǎo)航，這種組合導(dǎo)航方式可以避免車輪打滑造成的誤差。

MER 還運(yùn)用了車輪里程計(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)航多種定位方法，保證了導(dǎo)航信息的準(zhǔn)確性與實(shí)時(shí)性［26］。

除以上方法外，MER 還采用了視覺里程表（Visual Odometry，VO）方法，通過火星車導(dǎo)航相機(jī)獲取序列立體影像進(jìn)行相鄰影像的特征點(diǎn)追蹤實(shí)現(xiàn)自主定位，如圖2。為了保證前后立體影像之間有較大的重疊和較小的目標(biāo)形狀變化，需要相鄰影像拍攝間距不超過75 cm，攝影方位角的變化不超過18°。該方法修正了航跡推算法因車輪打滑而帶來的定位誤差。

圖2 機(jī)遇號應(yīng)用VO 法進(jìn)行導(dǎo)航與定位（Sol304，8.7 m）Fig.2 VO method path planning and navigation for Opportunity（Sol304，8.7 m）

雖然VO 法定位精度較高，但由于火星車上計(jì)算機(jī)的限制，獲取和處理一個(gè)立體像對并更新位置和姿態(tài)需要近3 min。因而VO 法只用于部分短距離關(guān)鍵路徑上的局部定位（一般小于15 m），例如爬坡、滑轉(zhuǎn)嚴(yán)重和接近指定的科學(xué)目標(biāo)。

勇氣號和機(jī)遇號火星車所用的視覺測程方法自主性強(qiáng)、精度較高，能改正航跡推算方法在車輪打滑和IMU 漂移時(shí)的定位誤差。其缺點(diǎn)是計(jì)算速度慢、只能用于局部定位，成功與否依賴于地形特征。針對在地形特征貧乏情況下VO法失敗的情況，應(yīng)開發(fā)新的算法并結(jié)合其他定位方法予以克服。隨著計(jì)算機(jī)能力的提高和算法的改進(jìn)，未來的VO 定位方法可以實(shí)現(xiàn)快速、全程定位，有望得到廣泛應(yīng)用［27-28］

4.2.2 通過性評估方法

MER 自主導(dǎo)航和路徑規(guī)劃采用基于柵格法的火星表面通過性能評估方法（Grid-based Estimation of Surface Traversability Applied to Local Terrain，GESTALT），GESTALT 采用立體相機(jī)圖像去判別地面通過性和障礙物［29］，可以適用于狹窄和孤立的障礙區(qū)，但不適合密集障礙的地方。因此，在2006 年，基于D*法改進(jìn)的field-D*法運(yùn)用于MER 火星車導(dǎo)航軟件中。

勇氣號火星車在第Sol 779 天，右前輪驅(qū)動(dòng)器失效鎖死，極大影響其機(jī)動(dòng)性能。圖3 為Sol 781 勇氣號前避障相機(jī)拍攝的車輪失效后的車轍情況，可以明顯看出右前輪拖曳造成的痕跡［30］。

圖3 勇氣號右前輪鎖死車轍Fig.3 Track of right front wheel lock up of Spirit

勇氣號在Sol 1800 之后，沿著路線1 在Home Plate 區(qū)域行駛，過程中經(jīng)歷了較陡斜坡和碎石沙地，時(shí)常發(fā)生大的沉陷。因此，在Sol 1829之后改為路線2，如圖4 所示。

圖4 Home Plate 區(qū)域地圖和備選路線Fig.4 Home Plate area map and alternative routes

由于在路線1 時(shí)常沉陷，JPL 團(tuán)隊(duì)開發(fā)避險(xiǎn)地圖。該地圖將坡度信息、團(tuán)隊(duì)評估得到的土壤和地貌類型進(jìn)行耦合，產(chǎn)生以紅-黃-綠為代表的火星表面風(fēng)險(xiǎn)表格地圖，如圖5 所示。在經(jīng)過風(fēng)險(xiǎn)評估后，地面操作人員放棄了路線2，改為路線3。盡管如此，勇氣號依然在Sol 1886 陷入Troy沙地，在Sol 1899 左中輪失速，地面控制團(tuán)隊(duì)最終停止操作。

圖5 勇氣號采用的火星表面風(fēng)險(xiǎn)地圖Fig.5 Mars surface risk map of Spirit

在事后的分析中，研究人員認(rèn)為勇氣號是由于壓碎了薄殼地面而陷入粉狀無內(nèi)聚力沙土中，這種地面具有視覺迷惑性，是勇氣號陷入沙地的主要原因。當(dāng)然，右前輪的失效，使得地面推力減小是另外一個(gè)原因。

以上可知，基于視覺的風(fēng)險(xiǎn)評估，僅能避免巖石、陡坡等可被觀察到的障礙，不能獲取火壤強(qiáng)度參數(shù)。解決問題的關(guān)鍵在于研究車輪與地面的相互作用，其中滑轉(zhuǎn)率是關(guān)鍵。

4.3 好奇號

4.3.1 通過性評估方法

在MER 的基礎(chǔ)上，好奇號火星車通過性評估增加了滑轉(zhuǎn)率閾值，車載計(jì)算機(jī)實(shí)時(shí)監(jiān)測滑轉(zhuǎn)率變化，并與數(shù)據(jù)庫中的滑轉(zhuǎn)率閾值進(jìn)行對比，如果閾值超過設(shè)定值，好奇號自動(dòng)停止行駛［31］。

好奇號行駛時(shí)，一個(gè)火星日接收一次地面的指令，其它時(shí)間依靠自主導(dǎo)航程序，自主導(dǎo)航的移動(dòng)距離一般不超過100 m。為了準(zhǔn)確地向好奇號發(fā)出移動(dòng)指令，美國國家航空航天局（National Aeronautics and Space Administration，NASA）的噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室（Jet Propulsion Laboratory，JPL）建立地面實(shí)驗(yàn)室Mars Yard，如圖6 所示，并采用動(dòng)態(tài)測試模型車（Dynamic Test Model，DTM）進(jìn)行分析測試，評估好奇號在火星不同地形的通過性［32］。

圖6 JPL 火星地面試驗(yàn)場Fig.6 JPL Mars Yard

Mars Yard 位于美國加利福尼亞帕薩迪納JPL 實(shí)驗(yàn)室內(nèi)，面積約2 500 m2，為室外試驗(yàn)場。該試驗(yàn)場具有不同的地形地貌，能夠代表好奇號在火星上遇到的大部分地形地貌。模擬火壤主要有三類：巖基路面、無內(nèi)聚力和有內(nèi)聚力的沙土。這三種模擬火壤是根據(jù)機(jī)遇號和勇氣號在火星上行駛過的區(qū)域地質(zhì)狀況配置的［33］，如圖7所示。

圖7 Mars Yard 不同土壤種類和坡度場地Fig.7 Different soil types and slope of Mars Yard

另外，NASA 利用好奇號的另一臺(tái)模型車Scarecrow 在Mojave 沙漠的Dumont 沙丘進(jìn)行試驗(yàn)，以求更逼真地模擬火星表面，得到更接近的試驗(yàn)數(shù)據(jù)，該沙丘與火星的蓋爾撞擊坑（Gale Crater）地形地貌接近［24］。Scarecrow 試驗(yàn)車質(zhì)量為340 kg，是好奇號質(zhì)量的3/8。其車輪與懸架與在火星上的好奇號完全相同，如圖8 所示。

圖8 Scarecrow 在Mojave 沙漠試驗(yàn)Fig.8 Experiment in the Mojave desert of Scarecrow

Scarecrow 使用蓄電池供電，無線操控。遙測信息與好奇號類似，包括電機(jī)電流、側(cè)傾/俯仰/偏航（IMU 測量）以及懸架角度，采樣頻率2 Hz。另外，每個(gè)車輪軸上還裝有超聲波測距儀以測量車輪下沉。

NASA 在Mars Yard 和Mojave 沙漠試驗(yàn)場使用DTM 和Scarecrow 進(jìn)行了大量的試驗(yàn)，驗(yàn)證不同土壤狀況和坡度下兩輛車的通過能力，以此評估好奇號在火星上不同地形的通過性。

2013 年5 月1 日，好奇號行駛至蓋爾撞擊坑，地形為Hummocky terrain。這是一種固結(jié)牢固的土壤，與Marsyard 中試驗(yàn)場的粘性沙土地形接近。圖9 展示了DTM 在Marsyard 試驗(yàn)場數(shù)據(jù)與好奇號在火星上的數(shù)據(jù)，由圖可知在小坡度的情況下，地面模擬試驗(yàn)和好奇號在火星上的實(shí)測數(shù)據(jù)比較接近。

圖9 地面與火星數(shù)據(jù)對比Fig.9 Comparison of Earth and Martian data

好奇號在火星上的實(shí)測數(shù)據(jù)表明，地面模擬試驗(yàn)可以準(zhǔn)確評估火星車通過性，通過大量的地面試驗(yàn)，控制人員了解了部分地形和坡度對好奇號移動(dòng)性能的影響，增加了好奇號的探索范圍。

4.3.2 火星地形的影響

JPL 團(tuán)隊(duì)為了分辨好奇號所經(jīng)過火星表面的地形和地貌，通過機(jī)器學(xué)習(xí)中的隨機(jī)森林算法，建立火星表面地形分類器［34］，判別好奇號火星車周圍的地形，并將地形分為5 種：沙地（Sand）、松散巖石地（Loose rock）、巖基地面（Bedrock）、尖角石塊地面（Angular embedded rock）和圓角石塊地面（Round embedded rock），如圖10 所示。

圖10 火星表面五種地形Fig.10 Five terrain types of Mars

在此基礎(chǔ)上，JPL 團(tuán)隊(duì)開發(fā)了火星車風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測工具包和路徑規(guī)劃軟件。在路徑規(guī)劃時(shí)，分類器將火星車周邊地形進(jìn)行分類，并將分類信息導(dǎo)入規(guī)劃軟件，操作者可以指定需要避開地形。

在2013 年10 月2 日（sol 411），地面控制人員通過圖片發(fā)現(xiàn)好奇號左前輪輪刺和輪輻之間的輪面區(qū)域出現(xiàn)了破洞。統(tǒng)計(jì)表明，好奇號車輪的損壞形式主要包括凹坑、刺穿和撕裂［35-38］，中間兩個(gè)車輪累計(jì)撕裂長度最大，其次為左前輪，這三個(gè)車輪的累計(jì)撕裂長度都已經(jīng)超過2 m；左后輪和右后輪損傷最小，接近于0 m；右前輪介于中間，撕裂長度在0.5 m 左右。好奇號在整個(gè)行駛過程中，向前行駛了約9 km，向后行駛了約3.5 km。

為了提高好奇號的使用壽命，NASA 和華盛頓大學(xué)的科研人員基于地形對車輪的損傷程度對好奇號已通過地形進(jìn)行了更詳細(xì)的分類［39］，如如圖11 所示，共分為9 類：平原（Smooth plains）、巖海（Rocky sand drift）、板狀巖石地面（Platy outcrop）、少量尖銳巖石地面（Subdued outcrop）、不規(guī)則尖角石塊地面（Irregular sharp outcrop）、密集巖石平原（Rock-strewn plains）、沙丘和波紋（Ripples and dunes）、薄板巖石（Thinly plated outcrop）地面和粗糙片狀巖石（Rough platy outcrop）地面。根據(jù)研究人員的估計(jì)，按照新的路徑規(guī)劃和行走策略，好奇號車輪還能行駛10 km。

圖11 好奇號在不同路面行駛車輪損傷情況Fig.11 Wheel damage of Curiosity on different terrains

在為好奇號規(guī)劃的新的行駛路徑中，其中一條便是使得好奇號從多巖石的平原地區(qū)駛離，并在火壤覆蓋較多的山谷行駛，即增加在沙丘和波紋地面（Ripples and dunes）的行駛距離，這種地面雖然不會(huì)對車輪產(chǎn)生損傷，但會(huì)產(chǎn)生滑轉(zhuǎn)和沉陷。

為了解波紋沙丘地面通過性，華盛頓大學(xué)（圣路易斯）、麻省理工大學(xué)和JPL 聯(lián)合，通過地面模型車（Scarecrow test rover）試驗(yàn)、土槽試驗(yàn)［40］（MIT soil-bin test）和仿真分析［41］（Artemis）研究了好奇號在波紋沙丘地面的通過性能，如圖12 所示。

圖12（a）的土槽實(shí)驗(yàn)室位于MIT 地面力學(xué)實(shí)驗(yàn)室，主要用于測試滑轉(zhuǎn)率與沉陷關(guān)系，試驗(yàn)條件包括：輪上載荷、角速度、土壤類型等。圖12（b）的試驗(yàn)采用好奇號的模型車Scarecrow，該模型車與好奇號具有相同的移動(dòng)系統(tǒng)。圖12（c）的Artemis 仿真軟件基于傳統(tǒng)地面力學(xué)理論，并考慮了輪刺的影響，是在多剛體動(dòng)力學(xué)軟件Adams基礎(chǔ)上開發(fā)而成，并通過MIT 土槽試驗(yàn)進(jìn)行可靠性驗(yàn)證。

圖12 好奇號波紋沙丘通過性研究Fig.12 Trafficability of Curiosity on ripples and dunes

4.4 毅力號和祝融號

毅力號和祝融號于2021 年先后登錄火星，探測任務(wù)初步展開，兩輛火星車在火星上行駛距離較短，對于兩輛火星車在火星上的通過性研究還需要進(jìn)一步分析，本文對兩輛火星車的結(jié)構(gòu)創(chuàng)新和技術(shù)改進(jìn)方面加以討論。

毅力號被稱為好奇號的“孿生兄弟”，如圖13所示。毅力號火星車在研制過程中使用了好奇號大多數(shù)備用部件，包括核能發(fā)電機(jī)、車輪、底盤及著陸系統(tǒng)［42-43］，結(jié)構(gòu)跟好奇號相似。同時(shí)為了避免出現(xiàn)類似好奇號車輪破損的情況［44］，研究人員對車輪進(jìn)行了相應(yīng)的改進(jìn)，包括增大輪輞厚度，增大直徑，減小寬度［45］，這樣使得毅力號可以適應(yīng)更為崎嶇的路面。

圖13 毅力號火星車Fig.13 Perseverance Mars rover

相比于好奇號，毅力號自主導(dǎo)航程度有了較大提高［46］，在好奇號的基礎(chǔ)上，毅力號自主導(dǎo)航（AutoNav）系統(tǒng)引入了增強(qiáng)導(dǎo)航技術(shù)，可以更精確地預(yù)測危險(xiǎn)，同時(shí)毅力號配備了專門用于自主導(dǎo)航和路徑規(guī)劃的視覺計(jì)算元件（VCE），與主計(jì)算機(jī)可以并行使用，這使得毅力號具備連續(xù)自主導(dǎo)航能力，提高了毅力號通過性評估的準(zhǔn)確性。毅力號自主導(dǎo)航如圖14 所示，相比于好奇號，毅力號自主導(dǎo)航在地形三維重構(gòu)、路徑規(guī)劃和計(jì)算速度上都有了極大提高。

圖14 毅力號自主導(dǎo)航Fig.14 Self-navigation of Perseverance

此外，毅力號所搭載的“小機(jī)靈”無人機(jī)也將為毅力號勘察預(yù)期30 天的最佳行駛路線以及探索毅力號無法抵達(dá)的區(qū)域［47］。毅力號桅桿導(dǎo)航相機(jī)中間和車體左側(cè)還裝有麥克風(fēng)，用于獲取火星地面環(huán)境聲音，同時(shí)也可以記錄毅力號行駛時(shí)驅(qū)動(dòng)電機(jī)的聲音，在某些情況下，聲音可以幫助地面專家判斷毅力號的行駛狀況［48-49］。

需要說明的是，毅力號通過性判斷主要還是依賴地面專家團(tuán)隊(duì)進(jìn)行，毅力號共搭載23 個(gè)相機(jī)鏡頭，其中有9 個(gè)與導(dǎo)航和路徑規(guī)劃相關(guān)，所配備的桅桿變焦相機(jī)系統(tǒng)，可以輕松快速地對周圍環(huán)境進(jìn)行3D 成像，地面操作人員通過特制的3D 眼鏡可以查看毅力號周圍環(huán)境，這項(xiàng)技術(shù)之前同樣也被用于好奇號的路徑規(guī)劃中［50］。

為提高祝融號在火面復(fù)雜環(huán)境下的通過能力，設(shè)計(jì)者根據(jù)祝融號移動(dòng)系統(tǒng)特點(diǎn)，面對不同坡度狀況設(shè)計(jì)多種爬坡方式，并針對火星薄殼松軟地面環(huán)境制定了脫困策略［51-52］。

祝融號移動(dòng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)采用被動(dòng)搖臂懸架，是目前行星探測車移動(dòng)系統(tǒng)廣泛采用的一種懸架形式，在此基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)人員進(jìn)行了高通過性懸架設(shè)計(jì)。當(dāng)祝融號陷入松軟沙土?xí)r，可以通過調(diào)整各搖臂之間夾角，以蠕動(dòng)的方式脫離沉陷，如圖15 所示。

圖15 祝融號蠕動(dòng)脫困試驗(yàn)Fig.15 Creeping extrication test of Zhurong

高通過性懸架設(shè)計(jì)可以保證在驅(qū)動(dòng)電機(jī)發(fā)生故障時(shí)，通過調(diào)整各擺臂之間的夾角，達(dá)到懸空某一車輪的目的，祝融號在此狀態(tài)下行駛，依舊保持穩(wěn)定，如圖16 為融號模擬車輪失效試驗(yàn)。

圖16 祝融號模擬車輪失效試驗(yàn)Fig.16 Simulated wheel failure test of Zhurong

為了避免類似好奇號車輪破損情況的發(fā)生，研究人員進(jìn)行了祝融號車輪跌落破壞試驗(yàn)。如圖17 所示，在障礙前方固定直徑8 mm，地表長度50 mm 的螺栓，障礙最大高度為200 mm，多次跌落破壞試驗(yàn)均未對車輪和移動(dòng)系統(tǒng)造成影響。

圖17 祝融號車輪跌落破壞試驗(yàn)Fig.17 Drop damage test of Zhurong wheel

除跌落破壞測試外，為驗(yàn)證移動(dòng)系統(tǒng)極端環(huán)境下的穩(wěn)定性，研究人員模擬火星尖角巖石地形，對祝融號進(jìn)行試驗(yàn)，如圖18 所示，試驗(yàn)過程中實(shí)時(shí)監(jiān)控各機(jī)構(gòu)運(yùn)行狀態(tài)，結(jié)果證明祝融號移動(dòng)系統(tǒng)在面對極端地面條件下，依舊能穩(wěn)定運(yùn)行。

圖18 祝融號極端地面條件試驗(yàn)Fig.18 Extreme ground condition test of Zhurong

祝融號優(yōu)秀的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)保證了其在火星上的良好運(yùn)行。截至到Sol 60，祝融號在火星爬升高度不超過4 m，累計(jì)行駛450.9 m，滑轉(zhuǎn)率始終處于較低水平［16］，如圖19 所示。

圖19 Sol 23-60 祝融號滑轉(zhuǎn)率與行駛里程Fig.19 Sol 23-60 slip ratio and mileage of Zhurong

5 通過性評估新方法

5.1 基于熱貫量

熱紅外成像是傳統(tǒng)的深空探測手段，熱慣量在行星遙感探測中占有重要地位，2001 火星奧德賽號所搭載的熱輻射成像系統(tǒng)（Thermal Emission Imaging System，THEMIS）可以偵測從火星表面輻射的9 個(gè)熱紅外線波段，主要被用于檢測火星礦物成分［53］。此外，THEMIS 熱輻射成像系統(tǒng)還為機(jī)遇號路徑規(guī)劃提供幫助［54］，如圖20 所示，通過THEMIS 所拍攝的熱成像地圖，機(jī)遇號在前進(jìn)過程中避開熱慣量較高的地區(qū)（圖中紅色區(qū)域），而在熱貫量較低的地區(qū)活動(dòng)（圖中藍(lán)色區(qū)域）。THEMIS 熱輻射成像系統(tǒng)的空間分辨率較低（100 m/pixel），只能在大范圍內(nèi)輔助判斷。不過隨著儀器設(shè)備的小型化技術(shù)不斷成熟，好奇號搭載了地面溫度傳感器（Ground Temperature Sensor，GTS）用于局部地區(qū)熱慣量檢測［55］，毅力號也配備了熱紅外傳感器（Thermal Infrared Sensor，TIRS）作為火星環(huán)境感知器的一部分［56］。

圖20 機(jī)遇號在Endeavour 撞擊坑行駛路線Fig.20 Opportunity travel route in Endeavour crater

對于土壤來說，熱慣量是土壤的一種熱特性，它是引起土壤表層溫度變化的內(nèi)在因素，熱慣量和火壤的粒度、密實(shí)度和顆粒膠結(jié)等有直接關(guān)系［57］。熱慣量公式為，其中：I是熱慣量，k是熱導(dǎo)率，ρ是表面材料的容重，c是比熱容。從宏觀角度來講，熱貫量是行星表面對溫度變化阻力的度量［57-59］，通過分析多光譜紅外數(shù)據(jù)，可以確定土壤的熱導(dǎo)率，熱導(dǎo)率取決于土壤的容重，進(jìn)而可以計(jì)算土壤的孔隙率，而孔隙率又與土壤的內(nèi)聚力和內(nèi)摩擦角有關(guān)。

通過熱成像進(jìn)行行星漫游車的非幾何危險(xiǎn)探測是未來通過性判斷方向之一，Cunningham等［60］人根據(jù)不同密度顆粒地形熱貫量不同的性質(zhì)，在一天內(nèi)持續(xù)監(jiān)測松軟和緊實(shí)的顆粒地形，構(gòu)建24 h 熱慣量擬合模型，提出了一種利用熱成像分析確定顆粒地形松散度的方法。

卡內(nèi)基梅隆大學(xué)和JPL 實(shí)驗(yàn)室的研究人員，通過在沙土地形上的一系列試驗(yàn)，將熱貫量和滑轉(zhuǎn)率聯(lián)系起來［61］，如圖21 所示。

圖21 熱慣量與滑轉(zhuǎn)率Fig.21 Thermal inertia and slip ratio

在此基礎(chǔ)上，他們將來源于好奇號機(jī)載的地面溫度傳感器和在軌的熱輻射成像系統(tǒng)THEMIS 所探測的熱貫量數(shù)據(jù)同好奇號行駛過程中的滑轉(zhuǎn)率數(shù)據(jù)相結(jié)合，采用混合專家算法來建立熱慣量與滑轉(zhuǎn)率模型，將土壤熱慣量和滑轉(zhuǎn)率進(jìn)行對應(yīng)和分類。如圖22 所示，左圖為THEMIS數(shù)據(jù)，右圖為GTS 數(shù)據(jù)，實(shí)際數(shù)據(jù)證明熱慣量和滑轉(zhuǎn)率之間有密切聯(lián)系。

圖22 滑轉(zhuǎn)率與熱貫量-坡度Fig.22 Slope and thermal inertia versus slip ratio

除了將熱貫量信息同滑轉(zhuǎn)率聯(lián)系外，還可以使用紅外圖像傳感器將熱慣量信息同視覺圖像融合［62］，借助機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行通過性預(yù)測。此外，熱慣量還可用于月球表面通過性評估，對于月球兩極的永久陰影環(huán)形山來說，可以通過熱成像尋找月球兩極陰影地區(qū)危險(xiǎn)低密度風(fēng)化層，相關(guān)研究證實(shí)了其可行性［63］。

5.2 基于深度學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)

在利用圖像進(jìn)行路徑規(guī)劃同時(shí)，NASA 研究人員也基于圖像信息和地面力學(xué)理論進(jìn)行路徑尋優(yōu)，在保障安全通過的前提下，找到能源消耗最少的路徑，提出了VeeGer 算法（Vision-based Estimation of Expending and Generating Energy for Rovers）。根據(jù)圖像信息，對火星車前方路面進(jìn)行分類和地面力學(xué)參數(shù)判別，然后計(jì)算扭矩和功率［64］，如圖23 所示。

圖23 VeeGer 算法路徑規(guī)劃Fig.23 VeeGer algorithm for path planning

對于具有科學(xué)意義但探測風(fēng)險(xiǎn)較大的地形，例如巖石較多，地形崎嶇的隕石坑。澳大利亞野外機(jī)器人中心提出了一種新的地形可穿越性估計(jì)算法用于預(yù)測在可變地形下火星車的姿態(tài)和底盤變化，進(jìn)而評估火星車通過性［65］，其原理如圖 24 所示。

圖24 R*-TTE 算法Fig.24 R*-TTE algorithm

除了火星車的通過性預(yù)測之外，NASA 針對火星表面開發(fā)了基于視覺的地外天體地形分類軟件系統(tǒng)SPOC（Soil Property and Object Classification），通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)人類專家給出的少量實(shí)例，得到可以應(yīng)用于大規(guī)模數(shù)據(jù)分析的學(xué)習(xí)模型，并在火星科學(xué)實(shí)驗(yàn)室任務(wù)（Mars Science Laboratory，MSL）中得到了驗(yàn)證。該算法使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，CNN）分類器進(jìn)行地形分類和滑轉(zhuǎn)率判斷，分類器可根據(jù)火星車原位信息進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，并對地形進(jìn)行可視化分類并估算滑移率［66］。火星2020 火星車任務(wù)（Mars 2020 Rover Mission）采用了該算法及其升級算法，如圖25 所示。

圖25 MSL 地形分類器Fig.25 MSL terrain classifier

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)目前在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用。康考迪亞大學(xué)和麻省理工大學(xué)的研究人員使用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法預(yù)測星球車通過性風(fēng)險(xiǎn)［67］，通過采集的海量數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)進(jìn)行組織并形成信息，之后對相關(guān)的信息進(jìn)行整合和提煉，在此基礎(chǔ)上經(jīng)過訓(xùn)練和擬合形成自動(dòng)化的決策模型。他們建立了一個(gè)ASAS 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型，時(shí)刻檢測并預(yù)測火星車行駛時(shí)的滑轉(zhuǎn)率，當(dāng)新的情況發(fā)生，即新數(shù)據(jù)輸入的時(shí)候，系統(tǒng)可以用前面建立的模型以人工智能的方式直接進(jìn)行決策。如圖 26 所示，綠色表示低風(fēng)險(xiǎn)，黃色表示中等風(fēng)險(xiǎn)，紅色表示高風(fēng)險(xiǎn)。從圖中可以看出，預(yù)測值隨著滑轉(zhuǎn)率數(shù)據(jù)的采集而不斷發(fā)生變化。

圖26 ASAS GUI 滑轉(zhuǎn)率預(yù)測Fig.26 ASAS-GUI slip prediction

6 結(jié)論與展望

火星車通過性評估技術(shù)在不斷發(fā)展的過程中已逐漸形成多學(xué)科交叉、多傳感、多信息融合的智能化模式，隨著車載計(jì)算能力的不斷提高，自主導(dǎo)航技術(shù)被廣泛應(yīng)用，新興的通過性評估方法不斷涌現(xiàn)。

我國即將開展天問2 期火星探測，對于未來的火星車通過性評估，我們應(yīng)當(dāng)重視智能通過性評估的能力，即在現(xiàn)有的軟硬件條件下，發(fā)展線上的多信息融合通過性評估方法，同時(shí)線下結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行火星地形分類、非幾何危險(xiǎn)預(yù)測、火壤參數(shù)反演等研究。為未來實(shí)施智能火星車研制、通過性評估和路徑規(guī)劃提供理論依據(jù)和數(shù)據(jù)參考。