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        基于Unity3D的月面復(fù)雜地形場景構(gòu)建及模擬駕駛系統(tǒng)*

        2023-04-25 12:48:24陳李煒易建軍張雪松趙逸凡王慶明
        飛控與探測 2023年1期
        關(guān)鍵詞:區(qū)域

        陳李煒,曹 濤,易建軍,張雪松,趙逸凡,王慶明

        (1.華東理工大學(xué) 機(jī)械工程系·上海·200237;2.上海航天控制技術(shù)研究所·上海·201109;3.上海市空間智能控制技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室·上海·201109)

        0 引 言

        航天飛行器在行星表面的自主軟著陸是探索未知行星不可缺少的關(guān)鍵技術(shù)。載人或無人飛行器都不可避免地需要經(jīng)過動力下降進(jìn)行軟著陸,為了著陸的平穩(wěn)與安全,一般情況下著陸點(diǎn)都選擇地勢開闊且平坦的地形。1969年的載人登月任務(wù)Apollo 11,飛行器在動力下降階段借助發(fā)動機(jī)反推實(shí)現(xiàn)了減速,并通過人工控制進(jìn)行避障飛行,最后垂直下降并軟著陸于月表。然而,隨著未來行星探索任務(wù)的擴(kuò)展以及復(fù)雜化,飛行器面臨不得不在復(fù)雜地形區(qū)域著陸的情況,對于行星地表的感知、評估選址,以及末端的制導(dǎo)著陸則非常關(guān)鍵。本文通過Unity3D物理引擎對這類復(fù)雜地形軟著陸的情況開發(fā)了一套模擬系統(tǒng),用作自主選址著陸方法的測試與驗(yàn)證的平臺。

        本文所構(gòu)建的復(fù)雜地形自主軟著陸模擬平臺是一個整合了月表地形感知、月表地形評估、自主選址與著陸規(guī)劃的系統(tǒng),從其技術(shù)構(gòu)成而言包含了場景三維重建技術(shù)、地形評估技術(shù)以及飛行器動力下降制導(dǎo)技術(shù)。

        月表地形感知的第一步是獲取盡可能稠密的月表三維信息,本文所實(shí)現(xiàn)的月面地形表面重建是場景三維重建技術(shù)的應(yīng)用擴(kuò)展。該技術(shù)通常使用立體視覺傳感器、激光雷達(dá)傳感器或多種傳感器的混合,并以多視圖幾何原理或光學(xué)成像獲取重建對象的深度數(shù)據(jù),隨后進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理轉(zhuǎn)化為點(diǎn)云數(shù)據(jù),并通過配準(zhǔn)算法實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云信息的配準(zhǔn)融合,最終將離散的點(diǎn)云轉(zhuǎn)化為連續(xù)表面,把真實(shí)場景轉(zhuǎn)換成符合計(jì)算機(jī)邏輯表達(dá)的數(shù)學(xué)模型。在以往的空間任務(wù)中常使用視覺傳感器作為主要感知手段,例如小行星表面數(shù)字地形建模,行星表面重建工作中存在大量的基于立體視覺和立體光度測量方法。其中,前者基于三角測量方法,得到視野中的像素偏差,隨后基于極線約束像點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)定[1-3]。該方法模擬了人類視覺的感知原理,但是算法復(fù)雜,對參數(shù)敏感導(dǎo)致穩(wěn)定性和誤差都會隨著運(yùn)行時(shí)間而惡化。后者基于立體成像和攝影測量的原理,從各種機(jī)載的傳感器得到行星表面的深度數(shù)據(jù),由于包含了反照率信息,在處理低入射角的圖像時(shí)優(yōu)勢明顯。但在實(shí)際使用中,該方法存在著形狀特征被隨機(jī)消除的缺點(diǎn),會造成像素誤差。另一方面,為了提升重建精度,需要更多的有關(guān)場景參數(shù)的額外數(shù)據(jù)量?;趩文啃蛄袌D像的三維重建,通過幾何投影的原理構(gòu)建數(shù)字化三維模型,對場景參數(shù)的依賴度低,可以根據(jù)實(shí)際情況選擇擬合方案以降低累積誤差,同時(shí)隨著算法復(fù)雜度降低,魯棒性和實(shí)時(shí)性也相應(yīng)增強(qiáng)了[4-6]。

        近10年,隨著激光雷達(dá)傳感器的興起,基于激光同步定位與地圖構(gòu)建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)方法開展的場景重建表現(xiàn)出了超越以往基于立體視覺重建方法的優(yōu)秀性能。例如2014年,LOAM算法提出了一種利用2軸激光雷達(dá)在6自由度范圍內(nèi)進(jìn)行實(shí)時(shí)里程測量和地圖繪制的方法,通過運(yùn)動估計(jì)進(jìn)行點(diǎn)云的運(yùn)動補(bǔ)償,實(shí)現(xiàn)了低漂移和低計(jì)算復(fù)雜度,無需高精度測距或慣性測量。在后續(xù)的工作中,大量學(xué)者基于該算法進(jìn)行了改進(jìn),開發(fā)出了T-LOAM、LeGO-LOAM等性能更好的方法[7-8];同時(shí)對于面陣激光雷達(dá)的場景重建也設(shè)計(jì)了Livox-LOAM算法,針對掃描方式與傳統(tǒng)機(jī)械雷達(dá)不同的問題,優(yōu)化了點(diǎn)云特征的提取,適配了固態(tài)雷達(dá),并表現(xiàn)出了不錯的性能[9]。

        由于激光雷達(dá)的能量密度高,抗干擾能力更強(qiáng),是近距離行星表面重建的新選擇;另一方面,視覺傳感器雖然對參數(shù)敏感,易受干擾,但是局部重建結(jié)果更為稠密。因此,本文在模擬系統(tǒng)中的月表地形重建采用了視覺-激光融合的月表重建方法,使用了面陣激光雷達(dá)的Livox-LOAM方法對月面進(jìn)行重建模擬,同時(shí)也使用了視覺傳感器作為協(xié)同重建的手段。

        快速的月面地形評估是實(shí)現(xiàn)自主軟著陸選址的前提條件,在完成月表三維重建后,即可開展月面復(fù)雜地形的評估,計(jì)算月表各區(qū)域的著陸安全性。近年來,隨著無人車自主行駛、無人機(jī)自主降落任務(wù)對環(huán)境感知能力的需求增加,大量學(xué)者對復(fù)雜地形的可通過性和著陸安全性的評估技術(shù)開展了研究,這項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)對月表地形評估具有很高的參考價(jià)值。B. Ayhan和C. Kwan[10]使用Gabor特征和支持向量機(jī)方法以及Seg-Net方法,對地形進(jìn)行有效評估,為起伏地形上的無人機(jī)提供著陸安全性評估。2020年,Yan L.等[11]提出了一種從激光雷達(dá)點(diǎn)云中自主選擇安全著陸點(diǎn)的新方法,采用了主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和改進(jìn)的面積增長算法檢測平坦區(qū)域后,基于漸進(jìn)樣本一致性(Progressive Sample Consensus,PROSAC)算法實(shí)現(xiàn)平面擬合,以評估地形復(fù)雜度。解決復(fù)雜地形的自動駕駛問題也需要先進(jìn)行地形評估,有學(xué)者通過大量的地形樣本數(shù)據(jù)集訓(xùn)練,得到了能夠有效評估地形的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。Y.Kobayashi等[12]訓(xùn)練了一個高斯過程回歸器(Gaussian Process Regression,GPR),以預(yù)測車輛在地形上移動時(shí)的振動(作為地形可通過性的度量),并結(jié)合RGB攝像機(jī)圖像檢測到的地形紋理特征對地形進(jìn)行評估。M.Quann等[13]提出了一種基于概率能量成本預(yù)測的越野導(dǎo)航策略,同樣通過高斯過程回歸器,實(shí)現(xiàn)了從當(dāng)前機(jī)器人姿態(tài)、地形坡度(沿機(jī)器人運(yùn)動方向)和灰度圖像到運(yùn)行功耗的映射。能量消耗的地圖最終被用來預(yù)測路徑穿越期間的累計(jì)能量消耗,這一類的方法往往需要獲取機(jī)器人與地形的接觸狀態(tài),以評判地形的可通過性。

        完成地形評估并確定著陸選址后,需要進(jìn)行相對精確的軟著陸,為此飛行器需要進(jìn)行在線實(shí)時(shí)的軟著陸運(yùn)動規(guī)劃。大量研究工作已經(jīng)開發(fā)出針對動力下降制導(dǎo)問題的近似解決方案,其中以凸優(yōu)化為主的在線軌跡優(yōu)化算法在實(shí)際工程中有十分優(yōu)秀的表現(xiàn)。在文獻(xiàn)[14]的工作中,研究團(tuán)隊(duì)將飛行器在火星動力軟著陸場景中的軌跡規(guī)劃問題描述為一個非凸優(yōu)化問題,并通過引入松弛變量,將松弛凸約束代替非凸約束進(jìn)行問題凸化,證明了松弛凸約束對于該問題是無損的,最終得到一個二階錐規(guī)劃問題。在NASA的ADAPT項(xiàng)目中驗(yàn)證了該算法的有效性。隨后,該團(tuán)隊(duì)又對先前的燃料最優(yōu)軌跡規(guī)劃加以改進(jìn),優(yōu)化了著陸誤差[15]。隨著人工智能算法的興起,不少學(xué)者借助學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)軟著陸規(guī)劃,文獻(xiàn)[16]將迭代線性二次調(diào)節(jié)器作為控制器產(chǎn)生初始軌跡,并通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合制導(dǎo)策略,利用控制器監(jiān)督策略學(xué)習(xí)得到可行的策略。

        考慮到機(jī)載計(jì)算機(jī)的處理能力、地形評估算法的復(fù)雜度以及著陸運(yùn)動規(guī)劃運(yùn)行的實(shí)時(shí)性要求,本文在模擬器中使用了面陣激光雷達(dá)與立體相機(jī)進(jìn)行三維重建,并采用了一種復(fù)合的地形評估函數(shù)對地形著陸代價(jià)進(jìn)行評估,在得到選址結(jié)果后,采用了基于凸優(yōu)化的燃料最優(yōu)的著陸規(guī)劃,實(shí)現(xiàn)了飛行器在月面高度1km以下的軟著陸。

        1 模擬系統(tǒng)構(gòu)建

        1.1 軟件架構(gòu)

        模擬系統(tǒng)的軟件架構(gòu)主要分為兩部分:基于Unity3D開發(fā)的著陸器飛行場景,以及基于機(jī)器人操作系統(tǒng)(Robot Operating System,ROS)開發(fā)的傳感器數(shù)據(jù)獲取與處理系統(tǒng)。

        基于Unity3D物理引擎所開發(fā)的等比的仿真場景搭建與相關(guān)功能(如圖1所示),其具體內(nèi)容包含了:

        圖1 模擬器系統(tǒng)架構(gòu)Fig.1 The simulation system architecture

        1)仿真月表的構(gòu)建:在Unity3D中使用地形制作插件繪制長、寬均為6km的月面地形,并模擬了月面常見的地形特征,例如:起伏的地形、多種尺寸的環(huán)形山、月坑。另一方面,為地形設(shè)置了高分辨率的碰撞模型。

        2)月球環(huán)境模擬:在Unity3D的場景物理屬性中設(shè)置了月球重力,并將地面摩擦和接觸剛性設(shè)置為可調(diào)參數(shù)。

        3)飛行器特性模擬:在著陸器3D模型的基礎(chǔ)上,開發(fā)了其基本功能的仿真與實(shí)時(shí)動態(tài)參數(shù)的仿真,具體表現(xiàn)為設(shè)置了飛行器所具有的主發(fā)動機(jī),調(diào)姿發(fā)動機(jī)的開關(guān)功能、可調(diào)節(jié)的矢量推力仿真、基于比沖參數(shù)的發(fā)動機(jī)燃料消耗計(jì)算、總體質(zhì)量參數(shù)的動態(tài)變化仿真、飛行器質(zhì)心變化仿真和飛行器剛體碰撞仿真。

        基于ROS開發(fā)的孿生縮比環(huán)境負(fù)責(zé)對視覺以及激光雷達(dá)傳感器的數(shù)據(jù)仿真與處理,其具體內(nèi)容包含了:

        1)孿生縮比場景的構(gòu)建:將Unity3D中的整體場景進(jìn)行10倍縮比,從而降低運(yùn)行時(shí)的計(jì)算機(jī)資源占用率,提升孿生場景運(yùn)行的實(shí)時(shí)性。

        2)傳感器仿真:使用ROS中的虛擬立體相機(jī)仿真以及虛擬激光雷達(dá)對飛行器下方的月表進(jìn)行掃描,通過訂閱ROS中的傳感器數(shù)據(jù)話題實(shí)時(shí)回傳仿真的深度圖像與點(diǎn)云數(shù)據(jù),作為重建算法的輸入。

        3)相關(guān)算法的開發(fā):進(jìn)行月面地形重建、地形評估以及著陸軌跡規(guī)劃的算法。

        基于Unity3D的仿真場景與基于ROS的孿生縮比場景之間通過UDP通信進(jìn)行信息交互,Unity3D將飛行器所在的位置、速度發(fā)送給ROS,而ROS將自主選址和著陸規(guī)劃的結(jié)果發(fā)送給Unity3D仿真場景,驅(qū)使飛行器通過發(fā)動機(jī)的控制實(shí)現(xiàn)最終的軟著陸。

        1.2 月面自主選址軟著陸流程

        模擬中的著陸流程(如圖2所示)分為4個階段:

        圖2 月面自主選址軟著陸流程Fig.2 Soft landing process for autonomous site selection on the Lunar surface

        1)動力下降階段:飛行器按照既定程序從繞月軌道減速下降,并調(diào)整飛行姿態(tài)與速度,逐漸接近預(yù)定的著陸區(qū)域上空。

        2)月表重建與地形評估選址階段:在飛行器下降到指定高度后,啟用面陣?yán)走_(dá)和立體相機(jī)的仿真功能,對飛行器下方的月面進(jìn)行成像,并基于重建算法開展實(shí)時(shí)地形重建,在完成著陸范圍的地形重建后,采用地形評估函數(shù)對重建地形的稠密點(diǎn)云進(jìn)行著陸代價(jià)計(jì)算,并選擇最佳著陸地點(diǎn),返回著陸點(diǎn)坐標(biāo)。

        3)軟著陸運(yùn)動規(guī)劃階段:在獲取上一個階段的著陸目標(biāo)點(diǎn)后,根據(jù)飛行器與目標(biāo)點(diǎn)的相對位置和相對速度,以及當(dāng)前飛行器性能參數(shù)進(jìn)行著陸規(guī)劃,獲取當(dāng)前狀態(tài)下燃料消耗最優(yōu)的軟著陸運(yùn)動規(guī)劃結(jié)果。

        4)軟著陸控制階段:控制飛行器遵循上一階段得到的運(yùn)動規(guī)劃結(jié)果完成著陸。

        第二以及第三階段是整個著陸流程中最關(guān)鍵的2個過程,也是本文所構(gòu)建的仿真系統(tǒng)中各關(guān)鍵算法的集中表現(xiàn),后續(xù)2章將分別對月表地形的重建、評估和選址以及針對選址目標(biāo)的軟著陸運(yùn)動規(guī)劃進(jìn)行說明。

        2 月表的重建與地形評估選址

        本文的模擬系統(tǒng)進(jìn)行地形評估所使用的傳感器為面陣激光雷達(dá)與立體相機(jī),通過對地形的掃描與重建,獲取著陸區(qū)域局部地形相對稠密的點(diǎn)云。

        2.1 月面地形的稠密重建

        本文使用ROS中的面陣激光雷達(dá)與立體相機(jī)作為主要傳感器,對飛行器下方的月表地形進(jìn)行稠密重建,基礎(chǔ)算法使用了由LOAM算法改進(jìn)而來的Livox-LOAM算法進(jìn)行基于面陣激光雷達(dá)的地形重建。同時(shí)利用立體相機(jī)對點(diǎn)云缺失部分進(jìn)行補(bǔ)償,從而獲取更為稠密的地形重建結(jié)果,算法主要流程為:數(shù)據(jù)預(yù)處理、點(diǎn)云配準(zhǔn)、后端優(yōu)化以及點(diǎn)云集成4個部分。由于立體相機(jī)的加入,在原始算法的基礎(chǔ)上加入了稠密點(diǎn)云的生成和基于時(shí)間戳對齊的配準(zhǔn)環(huán)節(jié)。月面3D重建流程如圖3所示。

        圖3 月面3D重建流程Fig.3 The process of Lunar surface 3D reconstruction

        在ROS中,對孿生縮比場景進(jìn)行重建,得到局部月面地形如圖4所示。

        圖4 月面3D重建效果Fig.4 Lunar surface 3D reconstruction

        2.2 月面復(fù)雜地形的著陸風(fēng)險(xiǎn)評估

        將重建獲得的點(diǎn)云數(shù)據(jù)在高度方向進(jìn)行歸一化并以灰度形式進(jìn)行描述,從而獲得高程圖(如圖5所示)。對地形的評估采用3個參數(shù)進(jìn)行描述:地形梯度、地形起伏程度、局部地形的最大高度差,并采用加權(quán)計(jì)算的方式得到綜合著陸風(fēng)險(xiǎn)模型。

        圖5 月表地形的高程圖表示(局部)Fig.5 Elevation map representation of lunar surface topography (Local)

        后續(xù)的月面復(fù)雜地形著陸風(fēng)險(xiǎn)評估均建立在高程地圖的柵格化處理基礎(chǔ)上。通過在柵格化的高程地圖上計(jì)算柵格法向量實(shí)現(xiàn)對地形梯度的計(jì)算:對于每個柵格法向量,取4個樣本(當(dāng)前高程地圖像素的左、右、上、下鄰接像素),由此獲取x與y方向上的梯度。將一個3D向量投影到x=0,y=0的平面上,與2D法線的斜率相同,并將其歸一化。通過遍歷柵格化高程圖,計(jì)算每個柵格法線的斜率。該方法具有較高的計(jì)算速度,在模擬過程中能夠?qū)崟r(shí)地對重建地形進(jìn)行評估。地形起伏程度Lroughness的評估則通過式(1)和式(2)計(jì)算,采用區(qū)域內(nèi)高程圖高度值的標(biāo)準(zhǔn)差作為衡量方法。

        (1)

        (2)

        地形局部高度差表明了地形區(qū)域內(nèi)的最大高度和最小高度之間的差,這直接關(guān)聯(lián)到飛行器在該區(qū)域的地表著陸后的最大可能傾斜程度,因此也將其作為綜合風(fēng)險(xiǎn)模型中的一個參數(shù)。綜合著陸風(fēng)險(xiǎn)模型對以上多種參數(shù)的加權(quán)融合,如下所示。

        綜合著陸風(fēng)險(xiǎn)模型

        r1=

        (3)

        wslope+wrgs+wmhd=1

        (4)

        (5)

        (6)

        (7)

        其中,r1表示著陸點(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn)值,取值范圍為[0,1];rslope為坡度風(fēng)險(xiǎn)值;rrgs為地面起伏風(fēng)險(xiǎn)值;rmhd為局部地形的最大高度差風(fēng)險(xiǎn)值;wslope表示地形梯度風(fēng)險(xiǎn)的權(quán)重;wrgs表示地面起伏程度風(fēng)險(xiǎn)的權(quán)重;wmhd表示局部地形的最大高度差風(fēng)險(xiǎn)的權(quán)重;Tslope表示地形梯度風(fēng)險(xiǎn)閾值;Trgs表示地面起伏風(fēng)險(xiǎn)閾值;Tmhd表示地形局部高度差風(fēng)險(xiǎn)閾值;Dslope為地形梯度的計(jì)算,由規(guī)定范圍的柵格區(qū)域內(nèi)的平均梯度計(jì)算所得;maxΔH為局部地形的最大高度差,由規(guī)定范圍的柵格區(qū)域內(nèi)的最大高度差計(jì)算所得。對于評估得到的風(fēng)險(xiǎn)地圖進(jìn)行閾值分割,得到可以著陸的區(qū)域,最后對可以著陸的區(qū)域進(jìn)行連通域的面積評估,確保其有足夠的著陸面積提供給飛行器進(jìn)行軟著陸。使用上述的地形評估模型對重建后的地表進(jìn)行整體的計(jì)算,得到了飛行器下方區(qū)域可視化的評估結(jié)果。本文對兩種地形的各個區(qū)域進(jìn)行了評估,獲得了如下的效果(圖6(a)),其中綠色區(qū)域?yàn)闈M足著陸安全性的區(qū)域,紅色區(qū)域?yàn)榇嬖诔^閾值的著陸風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域。

        在最終的選址過程中,考慮到飛行器對著陸區(qū)域的大小有一定的要求,通過遍歷柵格化的著陸代價(jià)地圖,設(shè)置對可安全著陸區(qū)域中以各個柵格為中心所繪制的圓形區(qū)域中的最大面積區(qū)域作為最終著陸選址,如圖6(b)所示。

        (a)著陸風(fēng)險(xiǎn)可視化

        3 軟著陸運(yùn)動規(guī)劃

        本文所設(shè)計(jì)的模擬器在進(jìn)行末端制導(dǎo)軟著陸時(shí),采用了燃料消耗最少的最優(yōu)著陸軌跡規(guī)劃方法。模擬器選定著陸點(diǎn)后,求解一個使著陸器在初始條件{P,V}下最終到達(dá)目標(biāo)著陸點(diǎn)的飛行器推力變化曲線,使得燃料消耗最少,其中P為飛行器的初始位置向量,V為飛行器的初始速度向量。

        該問題的描述為一個優(yōu)化問題

        (8)

        優(yōu)化約束為

        (9)

        (10)

        (11)

        r(t)∈X,?t∈[0,tf]

        (12)

        m(0)=mwet,m(tf)=mdry

        (13)

        (14)

        (15)

        其中,Tc(t)表示隨時(shí)間變化的飛行器推力向量;tf為著陸過程所消耗的總時(shí)間;g表示月球的重力加速度向量;α為比沖;ρ1、ρ2為推力大小的上下界;X為軌跡規(guī)劃的倒錐形約束邊界;r(t)為t時(shí)刻飛行器的位置向量;r0表示飛行器的初始位置向量;m(t)表示飛行器隨時(shí)間變化的質(zhì)量;mwet表示開始制導(dǎo)時(shí)的燃料與飛行器本身質(zhì)量總和;mdry為完成著陸后的燃料與飛行器本身質(zhì)量總和;e1、e2、e3為垂直于下滑道約束向量分量的3個單位向量,描述了軌跡的始末狀態(tài)分別處于錐形約束空間的位置,其中q是著陸目標(biāo)點(diǎn)在著陸平面上的二維向量表示。

        在文獻(xiàn)[14-16]中,通過引入松弛變量的方式,將以上非凸優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為凸優(yōu)化問題,進(jìn)而使用cvxpy工具求解凸優(yōu)化問題。如圖7所示。

        圖7 文獻(xiàn)[14-16]中所描述的制導(dǎo)軌跡在空間中的圓錐約束Fig.7 The conic constraint of guidance trajectory in space in references[14-16]

        在模擬器中,預(yù)留了燃料量、最大推力、矢量推力限制角度、比沖、飛行器質(zhì)量作為用戶可調(diào)參數(shù),用于模擬不同種類、不同狀態(tài)的飛行器。實(shí)驗(yàn)中,飛行器的著陸軌跡和推力變化如圖8所示。

        (a)著陸軌跡

        可見,在優(yōu)化燃料的基礎(chǔ)上,規(guī)劃器也能夠給出相對平穩(wěn)光滑的著陸曲線。

        4 結(jié) 論

        本文所描述的基于Unity3D的月球探測器復(fù)雜地形軟著陸模擬系統(tǒng),完成了月面地形重建、著陸風(fēng)險(xiǎn)代價(jià)評估,以及指定點(diǎn)著陸的軌跡規(guī)劃任務(wù)。模擬系統(tǒng)借助ROS構(gòu)建了外部孿生縮比場景,模擬了實(shí)時(shí)面陣激光雷達(dá)以及立體相機(jī)所獲取的數(shù)據(jù),基于Livox-LOAM算法以及深度圖像的點(diǎn)云補(bǔ)全實(shí)現(xiàn)了月面地形的稠密重建。在此基礎(chǔ)上,本文針對重建所得的月面稠密地形,設(shè)計(jì)了一種高效的地形評估方法,實(shí)現(xiàn)了月表地形的著陸風(fēng)險(xiǎn)評估,開展低風(fēng)險(xiǎn)著陸區(qū)域選址,最終基于凸優(yōu)化方法求解燃料最優(yōu)的軟著陸運(yùn)動規(guī)劃問題,使飛行器以較高的精度和最少的燃料消耗降落到指定的低風(fēng)險(xiǎn)著陸區(qū)域范圍內(nèi)。

        本文所設(shè)計(jì)的模擬系統(tǒng)為激光雷達(dá)和立體相機(jī)在月面自主軟著陸中的應(yīng)用提供了較為完整的功能模擬和數(shù)據(jù)處理算法的實(shí)現(xiàn),最終將自主選址結(jié)果和著陸運(yùn)動規(guī)劃相結(jié)合,形成一個凸優(yōu)化問題進(jìn)行求解,實(shí)現(xiàn)了自主地形探測、自主選址、自主開展著陸運(yùn)動規(guī)劃的月球探測器復(fù)雜地形軟著陸功能。

        該模擬系統(tǒng)具備一定的動力學(xué)仿真能力,并開放了與飛行器自身物理屬性、飛行性能相關(guān)的可調(diào)節(jié)參數(shù),使得模擬器具有針對不同的飛行器、不同地形的著陸流程進(jìn)行模擬的能力。但是由于本模擬系統(tǒng)采用了Unity3D與ROS的聯(lián)合仿真,因此這2個孿生環(huán)境之間信息傳輸必然存在著一定的延遲和數(shù)據(jù)丟失,對仿真的實(shí)時(shí)性和精度有一定的影響。因此,在未來的開發(fā)中需要提升系統(tǒng)的集成度,在Unity3D仿真環(huán)境中實(shí)現(xiàn)多種傳感器成像仿真以及傳感器數(shù)據(jù)處理。此外,本系統(tǒng)在仿真細(xì)節(jié)和功能拓展上還具有優(yōu)化空間,在未來的研究中需要對系統(tǒng)的動力學(xué)和太空環(huán)境視覺傳感器的成像效果進(jìn)行仿真,以及對人在回路的介入功能方面開展進(jìn)一步的優(yōu)化。

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