第１１期陈㊀龙，等：多智能体协同高精地图构建关键技术研究
希波战争
文定义了一种多智能体协同地图构建方式，提出了其构建框架，对其关键技术进行了分析.具体包括集中学习分散执行路径规划模型㊁多源异构一体化数据融合与表达框架㊁基于推理的道路场景认知理解框架㊁智能化的地图融合技术框架㊁基于边缘计算和多智能体强化学习的地图更新框架，并对其在构建过程中可能存在的挑战进行了分析.
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㊀㊀第５０卷㊀第１１期测㊀绘㊀学㊀报V o l．５０,N o．１１㊀２０２１年１１月A c t aG e o d a e t i c ae tC a r t o g r a p h i c aS i n i c a N o v e m b e r,２０２１引文格式：邸凯昌，王镓，邢琰，等．深空探测车环境感知与导航定位技术进展与展望[J]．测绘学报,２０２１,５０(１１):１４５７Ｇ１４６８．D O I:１０．１１９４７/j．A G C S．２０２１．２０２１０２９０．
D IK a i c h a n g,WA N GJ i a,X I N G Y a n,e t a l．P r o g r e s s e sa n d p r o s p e c t so f e n v i r o n m e n t p e r c e p t i o na n dn a v i g a t i o n f o rd e e p s p a c e
e x p l o r a t i o n r o v e r s[J]．A c t aG e o d a e t i c a e tC a r t o g r a p h i c a S i n i c a,２０２１,５０(１１):１４５７Ｇ１４６８．D O I:１０．１１９４７/j．A G C S．２０２１．２０２１０２９０．深空探测车环境感知与导航定位技术进展与展望
邸凯昌１，王㊀镓２，邢㊀琰３，刘召芹１，万文辉１，彭㊀嫚１，王晔昕１，刘㊀斌１，于天一２，李立春２，刘传凯２
１．中国科学院空天信息创新研究院遥感科学国家重点实验室，北京１００１０１;２．北京航天飞行控制中心，北京１０００９４;３．北京控制工程研究所，北京１０００９４
P r o g r e s s e sa n d p r o s p e c t s o f e n v i r o n m e n t p e r c e p t i o na n dn a v i g a t i o n f o r d e e p s p a c ee x p l o r a t i o n r o v e r s
D I K a i c h a n g１,W A N G J i a２,X I N G Y a n３,L I U Z h a o q i n１,W A N W e n h u i１,P
E N G M a n１,W A N G Y e x i n１, L I UB i n１,Y UT i a n y i２,L I L i c h u n２,L I UC h u a n k a i２
１．S t a t eK e y L a b o r a t o r y o f R e m o t eS e n s i n g S c i e n c e,A e r o s p a c e I n f o r m a t i o nR e s e a r c h I n s t i t u t e,C h i n e s eA c a d e m y o f S c i e n c e s,B e i j i n g１００１０１,C h i n a;２．B e i j i n g A e r o s p a c eC o n t r o lC e n t e r(B A C C),B e i j i n g１０００９４,C h i n a;３．B e i j i n g I n s t i t u t eo f C o n t r o l E n g i n e e r i n g,B e i j i n g１００１９４,C h i n a
A b s t r a c t:E n v i r o n m e n t p e r c e p t i o na n d n a v i g a t i o na r e t h e c o r e t e c h n o l o g i e s f o r a u t o m a t e dd r i v i n g o f d e e p s p a c e e x p l o r a t i o n r o v e r s．D u et ot h es p e c i a l c i r c u m s t a n c e so f t h ed e e p s p a c ee n v i r o n m e n t,t h er o v e r s e n v i r
培训课堂纪律
o n m e n t p e r c e p t i o n a n d n a v i g a t i o n a r e p a r t i c u l a r l y c h a l l e n g i n g c o m p a r i n g t ot h e c o r r e s p o n d i n g t e c h n o l o g i e s i n a u t o n o m o u sc a rd r i v i n g o n E a r t h．T h e p a p e r p r e s e n t s ar e v i e w o ft h e p r o g r e s s e so f e n v i r o n m e n t p e r c e p t i o n,r o v e r l o c a l i z a t i o na n d p a t h p l a n n i n g,f r o me n g i n e e r i n g a p p l i c a t i o na n ds c i e n t i f i c r e s e a r c h p e r s p e c t i v e s．M o r e o v e r,t h e f u t u r e p r o s p e c t s o f i n t e l l i g e n t e n v i r o n m e n t p e r c e p t i o na n d l o n gＧr a n g e r o v e r n a v i g a t i o na r ed i s c u s s e d．
K e y w o r d s:d e e p s p a c ee x p l o r a t i o n;l u n a r r o v e r;M a r s r o v e r;e n v i r o n m e n t p e r c e p t i o n;v i s u a l l o c a l i z a t i o n; p a t h p l a n n i n g
F o u n d a t i o n s u p p o r t:T h eN a t i o n a l K e y R e s e a r c ha n dD e v e l o p m e n t P r o g r a mo f C h i n a(N o．２０１８Y F B１３０５００４)摘㊀要：环境感知与导航定位是深空探测车自动驾驶的核心技术，由于深空环境的特殊性，深空探测车的环境感知与导航定位与地球上汽车自动驾驶的相应技术相比面临独特的挑战.本文从实际工程应用和科研进展两个角度总结了深空探测车环境感知㊁视觉定位㊁路径规划等关键技术的进展，并对未来深空探测车智能感知与长距离导航定位等发展方向进行了探讨与展望.
关键词：深空探测；月球车；火星车；环境感知；视觉定位；路径规划
中图分类号:P２２７㊀㊀㊀㊀文献标识码:A㊀㊀㊀㊀文章编号:１００１Ｇ１５９５(２０２１)１１Ｇ１４５７Ｇ１２
基金项目：国家重点研发计划(２０１８Y F B１３０５００４)
㊀㊀２０世纪末至今，世界上主要的航天大国出于航天科技发展和国家战略的考虑，纷纷提出月球㊁火星㊁小行星和其他类地行星的探测计划并积极实施，掀起新一轮深空探测热潮[１Ｇ２].相比于轨道器探测，着陆巡视探测能够对行星表面和次表层开展更高分辨率的原位探测，是开展类地行星表面探测和科学研究的重要手段.表１中列出了迄今为止国际国内成功执行的无人驾驶巡视器(探测车)的相关信息，巡视探测任务集中在月球和火
星，目前正在工作的探测车包括我国的玉兔二号
月球车㊁美国好奇号和毅力号火星车.我国的天
问一号火星探测器已于２０２１年５月１５日安全着陆.
在安全着陆以后，探测车巡视探测和科学研
究的前提条件是安全移动，以及有效获取科学载
88年属龙荷数据，因此环境感知与导航定位是深空探测车
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N o v e m b e r２０２１V o l．５０N o．１１A G C S h t t p:ʊx b．s i n o m a p s．c o m
自动驾驶的核心技术.历史上及目前的探测车行驶尚不能实现全自动的驾驶[２].苏联的月球车１号和２号依靠地面遥操作方式实现巡视器的探
测，具体方式为组建５人驾驶员团队，依靠巡视器携带不同摄像机拍摄并下传的影像完成估算和判断，通过飞控中心的远程控制系统直接 驾驶 月球车实现月面巡视探测(存在地月通讯延时)，并无自主导航能力[３].美国的M a r sE x p l o r a t i o n R o v e r s(M E R)勇气号和机遇号采用遥操作及半自主的控制方式[４]，长距离的行驶一般由盲行驶和自主行驶两种模式混合实现，即首先采用地面遥操作方式确定安全行驶路径进行盲行驶，然后开启自主行驶模式，利用导航和避障软件选择路径自主行驶较短的距离[５Ｇ６].与M E R类似，美国的好奇号火星车也采用遥操作及半自主的控制方式，提供３种行驶模式：盲行驶，避障加车轮打滑检查模式，避障加全程视觉测程模式[７].我国嫦娥三号和嫦娥四号月面巡视探测任务中，月球车采用了遥操作及半自主的控制方式，地面飞控人员可以通过回传图像进行大范围地形重建㊁定位和探测目标选取；月球车可通过盲行驶㊁自主避障规划移动㊁激光探测避障移动和地面直接驱动等多种移动模式实现不同地形下的自主安全巡视，其中自主避障规划移动和
激光探测避障移动模式能够自主进行环境感知和避障[８Ｇ９].
深空探测车的自动驾驶与地球上汽车自动驾驶相比，在环境感知与导航定位中的导航基础设施及数据支持㊁传感器配置㊁计算机性能等多方面有明显的不同.汽车自动驾驶的环境(即路网)有高精度道路地图的支持和高精度G N S S定位的支持，环境感知普遍使用大量的传感器包括激光雷达㊁毫米波雷达㊁超声波雷达㊁相机等，车载计算机的性能很高.而深空探测车的行驶探测过程中，并没有现成的道路和高精度道路地图，更没有G N S S定位设施，受限于重量和功耗，所使用的环境感知传感器主要为相机，探测车的计算机性能较低.所有这些差异使得深空探测车环境感知与导航定位有其独特的挑战[２].目前已成功运行的深空探测车有月球车和火星车(表１)，其环境感知和导航定位核心技术和应用总体上相同，由于月球日与火星日时长的差别，以及月球和火星与地球通讯的时延不同，其具体应用模式略有不同；另外，火星表面形貌类型比月球表面丰富，环境感知中的地形分类研究针对火星较多㊁针对月球较少.
表１㊀成功执行的无人巡视器探测任务
T a b．１㊀S u c c e s s f u l l y e x e c u t e du n m a n n e d r o v e r m i s s i o n s
行星
巡视器
(着陆时间)国家目前正
在工作
总里程任务执行时长
月球月球车１号
(１９７０Ｇ１１)苏联否１０．５４k m１０个月
月球车２号
(１９７３Ｇ０１)苏联否
３９k m(苏联统计，后期
计算为４２k m)４个月
玉兔号
(２０１３Ｇ１２)中国否１１４m
２０１３Ｇ１２Ｇ１５ ２０１６Ｇ０７Ｇ３１，其中
２０１４Ｇ０１Ｇ２５控制出现异常无法移
动，共计服役９７２地球日
玉兔二号
(２０１９Ｇ０１)中国是６８２．７７m(截至２８个月昼)截至
２０２１Ｇ０３Ｇ２０，嫦娥四号已在
月球背面生存８０８地球日
火星索杰纳号
(１９９７Ｇ０７)美国否１００m１９９７Ｇ０７Ｇ０４ １９９７Ｇ１０Ｇ０７
勇气号
(２００４Ｇ０１)美国否７．７３k m
２００４Ｇ０１Ｇ０４ ２０１１Ｇ０５Ｇ２５，其中
２００９Ｇ０５故障无法移动
机遇号
(２００４Ｇ０１)美国否４５．１６k m２００４Ｇ０１Ｇ２５ ２０１８Ｇ０６Ｇ１０
好奇号
(２０１２Ｇ０８)美国是２４．８８k m(截至３０４９个火星日)２０１２Ｇ０８Ｇ０６至今
毅力号
(２０２１Ｇ０２)美国是０．１８k m(截至３３个火星日)２０２１Ｇ０２Ｇ１８至今
１㊀深空探测车环境感知技术进展
深空探测车要安全有效地执行科学与工程任务，首先需要用其携带的传感器感知所在环境.探测车的环境感知主要包括三维地形重建和障碍识别.在火星巡视探测中，地形分类对于障碍识
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第１１期邸凯昌，等：深空探测车环境感知与导航定位技术进展与展望
别和路径规划有很好的支撑作用，也是环境感知
的重要组成部分.下面针对三维地形重建㊁障碍
识别㊁地形分类分别展开论述，其中包括工程任务
中应用的成熟技术以及一些近期的研究进展.１．１㊀三维地形重建
利用探测车获得的影像对着陆区和巡视区进
行高精度的三维地形重建，可以获取着陆探测区
域精细的形貌特征，为探测车的安全行驶提供最
基础的地形三维信息.在M E R火星车探测任务中，火星车所携带的导航㊁全景和避障立体相机提
供了对火星表面环境及科学目标精细制图的能
力.文献[１０]对火星车立体相机的三维测图能力进行了理论分析，在M E R任务执行过程中，自动生成了多种类型和规格的地形制图产品，如数字高程模型(D E M)㊁数字正射影像图(D OM)㊁坡度图㊁深度图㊁表面法向量图㊁表面粗糙度图等，这些图与火星车定位数据一起直接用于火星车的路径规划，也用于对探测区域和探测目标的科学研究[１１Ｇ１５].文献[１６]研究了面向地形测图的长基线立体视觉方法；文献[１７]研究了火星车长基线测图的理论精度，并开发了长基线三维测图的方法.在嫦娥三号任务中，利用着陆器降落相机序列影像生成了着陆区高精度三维制图产品，分辨率高达０．０５m，为玉兔号月球车导航定位提供了比嫦娥二号D OM更精细的底图[１８Ｇ１９]；在每一个停泊点，利用月球车导航相机获取的影像自动生成了D E M㊁D OM㊁坡度图等地形制图产品，用于支持月球车行驶路径规划[１８].在嫦娥四号任务中，利用玉兔二号月球车的导航相机和全景相机生成了标准化的厘米级分辨率的D E M㊁D OM和坡度图等产品，支持障碍识别和路径规划[２０Ｇ２１].
三维地形重建的主要流程包括影像模型的构
建和定向㊁立体匹配㊁点云生成和D E M内插.其中立体匹配是影响地形产品质量的关键.目前深空探测车地形重建中的立体匹配方法可分为基于特征的匹配和全局匹配.基于特征的匹配首先使用För s t n e r算子㊁S I F T算子㊁S U R F算子等提取特征点，然后采用核线约束㊁从粗到精策略和三角网约束等匹配策略实现密集点匹配.M E R任务中的M I P L(m u l t i m i s s i o n i m a g e p r o c e s s i n g l a b o r a t o r y)负责M E R图像数据的地面处理，其流水线中使用匹配的特征点作为种子点，结合金字塔影像
使用双线性变换在种子点８邻域内扩散获得稠密匹配点，在此基础上生成了一系列地形产品[１４,２２].文献[２３]研究了不同特征的匹配算子在探测车制图和定位的性能.全局匹配方法是使用不同相似度函数(S S D㊁S A D㊁相关系数)计算区域的相似性，建立对应的能量函数，选择能量函数值最小时对应的匹配结果实现像素级的匹配.文献[２４]提出了基于平面约束和自适应惩罚参数的半全局立体匹配方法，降低了传统方法的计算复杂度.针对深空探测影像纹理贫乏导致的匹配不确定性，文献[２５]提出自适应马尔可夫随机场模型，在实现全局匹配的同时保留了视差不连续的区域特征，匹配精度优于S A D区域匹配法和传统的马尔可夫匹配法.
１．２㊀障碍识别
障碍识别是保证探测车安全行驶和完成任务的关键技术，深空探测车多使用立体相机影像及其派生产品进行障碍识别，主要包括基于三维信息的方法㊁基于单张影像的方法和结合二维三维信息的方法.
最基本的基于三维信息的方法是通过探测车立体影像生成的深度图或高程图进行障碍检测，在工程任务中广泛应用.文献[２６]使用立体影像获得子像素的距离图，然后使用最小二乘拟合平面计算出坡度图，通过拟合平面中的离群点进行分组确定石块障碍. 玉兔二号 行驶过程中，导航相机在每个站点生成了０．０２m的D E M和D OM，在这些地形产品基础上生成了０．３m的坡度图，综合考虑地形坡度㊁高程差和探测车的越障能力生成障碍图[２０Ｇ２１].图１展示了玉兔二号导航相机在Dᶄ站点生成的D E M㊁D OM㊁坡度图和障碍图.
基于单张影像的方法主要通过基于边缘㊁区域或机器学习的方法进行障碍检测，其中石块检测得到了较多的研究.文献[２７]对比了７种提取石块的方法，主要包含基于边缘检测㊁阴影和灰度信息㊁双目几何信息㊁基于窗口的A d a b o o s t以及基于像素的S VM等方法.基于边缘的检测方法主要基于纹理和梯度等特征检测障碍，通过不同的边缘检测算子获得图像边缘，然后连接各边缘点获取轮廓线[２８].基于区域的方法主要通过K 均值㊁二维类间方差㊁超像素分割㊁水平集等算法将障碍和背景进行区分.文献[２９]利用K均值法将灰度影像进行分割，然后通过纹理和灰度进行分类，最终获取障碍图.文献[３０]改进了传统二维最大类间方差法实现月面的障碍物识别，优
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