机器人深空着陆探测地貌特征分析与自主化采样方法

Collecting samples with a rover on the lunar or Mars surface is an important mission for the space exploration, and it has been identified as one of the scientific aims in the third phase of Chinese Lunar Exploration Program and the Mars Exploratoin Program. Aiming to solve the basic problems in the robotic exploration and sampling on the lunar or Mars surface, this project is concerned with the investigation on the approaches to selecting typical samples and the strategies for the sample-collected manipulation. The goal for this project is to research and develop an effective method for the rover to guide the selection of typical lunar or Mars samples, design the autonomous manipulation-planning strategy for sample collection, and build up a simulation platform to test and verify the above method and strategy. The method for sample selection will be formulated by studying the high-resolution geomorphologic features of different samples, while these features of samples are expected to be obtained from the high-resolution images which are recovered and generated with synthetic method from the immense amount of low-resolution images of lunar or Mars surface. The manipulation-planning strategy for various different samples will be designed by smart usage of environment constraints and its fusion in the high-dimensional space with uncompleted state information acquired from vision. It is desired that the achievements of the project will be a great support for the robotic exploration and sampling in both theoretical and technical aspects.

本课题以深空着陆探测的机器人化无人采样（我国探月三期工程和火星探测计划的科学目标之一）为应用背景，针对机器人在星球表面巡查过程中的样品选择与采集等方面的基础性科学问题，研究机器人在星球表面未知环境下，基于视觉感知与环境理解的采样区域和采样对象自主选择策略，以及基于传感器信息与环境约束融合的机器人采样操作方法。研究目标包括：（1）基于海量星球表面低分辨率图像合成高分辨率地形、地貌，提取典型性地貌特征并进行分类，形成根据地形、地貌特征选择采样区域和对象的策略；（2）在月表采样对象信息不能完全感知的条件下，设计基于视觉信息和高维环境约束引导的操作规划方法，形成机器人对形状各异、与环境粘连关系未知的样品进行采集的操作策略；（3）搭建着陆探测机器人采样仿真平台，对机器人的采样选择策略和操作规划方法进行测试与验证。本课题的研究成果将为机器人在月球与火星表面着陆探测提供理论指导和技术支撑。

以嫦娥任务为代表的探月工程，已成功完成“绕落回”三步走战略的前两步，正在向最后一步迈进，并准备于2017年底执行采样返回任务。另一方面，我国也在论证火星探测工程和载人登月工程，在月面和火星表面采样将成为一项重要的任务。瞄准未来深空着陆探测机器人化无人采样的应用需求，本课题研究了月面形貌特征提取、匹配与分类方法，设计了月面采样操作策略，为我国嫦娥五号以及后续的深空着陆探测与采样任务提供理论和技术支撑。.本课题主要从以下三个方面开展研究工作：.（1）利用我国嫦娥二号和嫦娥三号探月任务中获取的不同分辨率的月面图像数据，开展典型性特征提取、地貌特征分析和月面数字高程图构建等工作，完成了月面高分辨率图像的岩石区域提取、月面不同分辨率图像的仿射不变特征提取与匹配和虚拟月球表面环境生成。.（2）针对月面环境光照条件复杂、高精度地貌信息有限的特点，研究了基于大尺度与大旋转变化、光照差异明显条件下的图像匹配技术，实现了月面仿射变换关系复杂图像的精确配准与大范围的月面地形地貌重建。在此基础上，深入研究了月球车多相机测量平差模型与图像单应性近似变换之间的关系，创新性地提出了多相机平差测量模型与图像匹配相互融合校正的逐步精化的定位算法，定位精度优于1%，为月球车行进中定位采样目标、移动至采样目标和执行采样操作提供精确的位置引导。.（3）针对月面月球车采样器的构形特点和月面采样任务的复杂性要求，研究了采样手爪和被抓样品之间的接触关系对采样操作的约束力，基于环境吸引域理论对利用简易手爪抓取不同形状物体的抓取能力和稳定性进行建模分析，并从可操作的需求出发设计了高维环境吸引域到低维空间的分解策略，并将其与实际操作相对应为采样任务提供指导。.基于上述研究成果，发表期刊论文13篇，会议论文13篇，其中SCI检索6篇，EI检索11篇，出版专著1部，申请国家发明专利4项，已授权1项，获省部级科技进步二等奖1项。这些成果将应用于我国嫦娥五号月面采样遥操作任务中，并将为未来火星表面采样任务提供指导。