화성 이민자로 성공적으로 채용되었다고 상상해보십시오. 선구자가 되고이 붉은 행성에 가까워지면서, 당신은 공포로 인해 위험 감지 및 회피 (HDA) 시스템이 없다는 것을 알게됩니다! 즉, 이전 전사들이 Mer-A, Mer-B 및 Phoenix와 마찬가지로 무료 착륙을 거쳐야합니다. 신의 축복을 빕니다.
온보드 HDA 시스템은 행성 착륙에 중요합니다. 그러나 일부 기술적 한계로 인해 중국 창 Chang'e-3 [1]을 제외한 모든 상륙 임무는 본질적으로“맹인”으로 상륙됩니다. 지금까지 다른 기술을 사용하는 몇 가지 시도가 이루어졌습니다. 기존의 노력은 주로 국소 강도 [2], 텍스처 [3], 모양 [4] 또는 이러한 요인의 조합 [5]을 포함하여 이미지의 시각적 특징 추출에 집중했다. 그러나 이러한 접근법은 다양한 형태로 인해 암석 탐지에 적합하지 않습니다. 이미지 기반 방법의 또 다른 장애물은 이미지 자체를 사용한 경사 추정의 실패입니다. 최근 연구의 또 다른 라인은 LIDAR을 사용하여 위험을 감지했습니다 [6]. Flash Lidar는 3D 지형도를 생성 할 수있는 센서 중 하나입니다.
HDA에서 공부 한 이전 작업에서 일부 초기 체계는 시력 기반 방법을 사용하여 지상 수준 (AGL)보다 100 ~ 300m에서 위험을 감지했습니다. 그러나 미래의 복잡한 지형 착륙의 경우 랜더는“위험 포화”라는 심각한 곤경에 직면 할 수 있습니다. 즉, 가시적 영역에는 안전한 착륙 현장이 포함되어 있지 않으므로 안전한 사이트를 찾기 위해 시간 여유가 충분하지 않거나 남아있는 연료가 남아 있습니다. 직관적 인 접근법은 HDA 트리거링의 고도를 높이는 것입니다. HDA의 고도가 상승함에 따라 랜더는 초기 조작을 달성 할 수 있습니다. 이는 미래의 유인 착륙에 필수적입니다. 모든 위험이 높은 고도의 주요 관심사가 아니라 더 큰 바위와 가파른 경사를 식별하여 대략 안전한 사이트를 결정하기 때문입니다. 그 후, 더 정확한 HDA는 터미널 하강 단계에서 수행 될 수있다. Chang'e-3 미션의 성공은 높은 고도 HDA의 효율성을 보여줍니다.
Chang'E-3에서 영감을 얻은 우리는 2 단계 온라인 위험 탐지 전략을 설계했습니다. 초기 단계에서 Flash Lidar는 위의 요인에 대한 전반적인 고려 사항을 기반으로 Lander의 기하학 및 기계적 공차 등을 평가하여 안전한 영역을 대략적으로 선택하기 위해 위험 맵을 생성하는 데 사용됩니다. 최상의 타겟팅 영역은 안전한 영역으로 선택됩니다. 첫 번째 HDA의 실행은 전력 하강이 시작 되 자마자 시작하여 필요한 궤적 조정에 충분한 시간을 제공하기 위해 시작해야합니다. 최종 HDA는 터미널 단계에서 트리거됩니다. 첫 번째 HDA가 선택한 착륙 지역을 기반 으로이 프로세스는보다 정확하고 적합한 차량 규모의 착륙장을 찾는 것을 목표로합니다.
우리의 작업은 주로 첫 번째 HDA에 집중합니다. 전통적인 LIDAR 기반 위험 감지 방법은 물체의 높이를 추정하기 위해 Datum 평면을 장착했습니다. 그러나 지형 릴리프로 인해 높은 고도에 큰 평면을 장착하면 거칠기 특징이 크게 부드럽고 경사를 과소 평가합니다. 대신, 우리는 TPS (Thin Plate Spline) 보간 및 LIDAR 필터 기술을 기반으로 한 강력한 Datum 표면 모델링 알고리즘을 제안합니다. 연속 TPS 표면은 평면 항 및 커널 기반 정규화 항의 조합으로서 공식화된다. 표면의 매개 변수는 굽힘 에너지를 최소화하여 최적화됩니다. 데이텀 표면을 모델링하기 전에, 다중 규모의 형태 필터를 사용하여 라이더 노이즈를 제거합니다. 위험은 레이저의 거리 잔류 물에 의해 TPS 표면에 의해 평가됩니다. 경사는 TPS 표면 자체에 의해 직접 추정됩니다.
우리는 새로운 위험 평가 기능을 추가로 설계했습니다. 착륙 후보는 잔류 물과 기울기가 모두 착륙 요구 사항에 만족하는 경우에만 안전합니다. 최종 선택된 안전한 사이트는 최소의 거칠기와 발병 각도가 동시에입니다.
실제 LIDAR 데이터 및 시뮬레이션 플랫폼에 대한 우리의 결과는 제안 된 방법의 효율성을 보여줍니다. 우리는 Lidar 플랫폼을 구축 하고이 플랫폼과 실제 화성 데이터 모두에서 실험을 수행했습니다.
최첨단 평면 기반 탐지 방법과 비교할 때, 우리의 방법은 대부분의 위험을 식별하여 제안 된 방법의 우수성을 나타냅니다. 단점 중 하나는 절벽의 상단 표면과 같은 큰 평평한 물체의 경우 TPS 표면이 매우 적합하여 감지가 누락된다는 것입니다. 그러나 이것은 지형 흐릿한 비용으로 TPS 피라미드의 슬라이드 창을 확대함으로써 해결 될 수 있습니다. 창 크기와 지형 해상도의 균형을 맞추는 트레이드 오프가 있어야합니다. 그럼에도 불구하고 현재 평면 피팅 감지 전략보다 훨씬 낫습니다.
참조 :
- Zhang, H., Liang, J., Huang, X., Zhao, Y., Wang, L., Guan, Y., Cheng, M., Li, J., Wang, P., Yu, J., 2014. Change-3 소프트 착륙에 대한 자율 위험 회피 제어. 과학 중국 기술 과학 44, 559.
- Bajracharya, M., 2002. 행성 랜더에 대한 단일 이미지 기반 위험 탐지, :Automation Congress, 2002 5 번째 2 회 세계의 절차, IEEE. pp. 585–590.
- Cohen, J.P., Ding, W., 2014. 유전자 검색 방법을 통한 분화구 탐지를위한 분화구 탐지. 우주 연구의 발전 53, 1768–1782.
- Troglio, G., Moigne, J.L., Benediktsson, J.A., Moser, G., Serpico, S.B., 2012. 행성 이미지 등록을위한 타원체 특징의 자동 추출. 지구 과학 및 원격 감지 문자, IEEE 9, 95–99.
- Xiao, X., Cui, H., Yao, M., Tian, Y., 2017. 지역 대비를 통한 화성의 자율 암석 탐지. 우주 연구 60, 626 - 635의 발전.
- Johnson, A.E., Klumpp, A.R., Collier, J.B., Wolf, A.A., 2002. 화성 안전 착륙을위한 Lidar 기반 위험 회피. 지침, 제어 및 역학 저널 25, 1091–1099.
