下载文档原格式
《嫦娥三号自主避障软着陆控制技术》篇一一、引言随着人类对太空探索的深入，月球探测任务逐渐成为航天领域的重要一环。
嫦娥三号作为我国探月工程的重要一环，其自主避障软着陆控制技术是确保任务成功的关键技术之一。
本文将详细探讨嫦娥三号在自主避障软着陆控制技术方面的应用及所取得的成果。
二、嫦娥三号任务背景及意义嫦娥三号是我国探月工程的重要一步，其任务目标是实现月球表面的软着陆，并开展相关科学实验。
在这一过程中，自主避障软着陆控制技术起到了至关重要的作用。
此技术的成功应用，不仅为我国探月工程积累了宝贵经验，同时也为后续的深空探测提供了重要的技术支撑。
三、自主避障软着陆控制技术的核心原理嫦娥三号的自主避障软着陆控制技术主要基于先进的导航系统和精确的飞行控制算法。
导航系统通过获取月球表面的地形数据，为飞行器提供实时的环境信息。
飞行控制算法则根据这些信息，实时计算并调整飞行器的轨迹，确保其在着陆过程中能够避开障碍物，实现精确的软着陆。
四、技术实现过程及关键环节1. 障碍物探测与地形建模：嫦娥三号搭载的高精度雷达和光学设备，能够实时探测月球表面的地形信息，并建立精确的地形模型。
这一环节为后续的避障和软着陆提供了重要的数据支持。
2. 飞行轨迹规划与调整：基于探测到的地形信息和飞行控制算法，嫦娥三号能够实时规划出最佳的飞行轨迹。
在飞行过程中，根据实际情况，不断调整轨迹，确保能够避开障碍物并实现软着陆。
3. 软着陆控制策略：在接近月球表面时，嫦娥三号需采用精确的软着陆控制策略。
这一策略包括减速、稳定、着陆等多个环节，确保飞行器在着陆过程中能够保持稳定，并实现精确的着陆点。
五、技术成果及应用价值嫦娥三号的自主避障软着陆控制技术取得了显著的成果。
首先，此技术成功实现了嫦娥三号在月球表面的软着陆，为我国探月工程积累了宝贵的经验。
其次，此技术的应用提高了探月任务的成功率，降低了任务风险。
最后，此技术为后续的深空探测提供了重要的技术支撑，推动了我国航天事业的发展。
《嫦娥三号自主避障软着陆控制技术》篇一一、引言随着中国航天事业的飞速发展，嫦娥三号探测器作为我国探月工程的重要一环，其自主避障软着陆控制技术成为了国内外关注的焦点。
本文将详细介绍嫦娥三号探测器在自主避障软着陆控制技术方面的研究背景、意义及国内外研究现状，旨在为后续的科研工作提供参考。
二、嫦娥三号探测器背景及意义嫦娥三号探测器是我国探月工程二期的重要任务之一，其目标是在月球表面实现软着陆并进行科学探测。
在月球表面着陆过程中，由于月球表面地形复杂，存在大量陨石坑、山体等障碍物，因此如何实现自主避障成为了关键技术之一。
研究嫦娥三号自主避障软着陆控制技术，对于提高我国探月工程的成功率、推动我国航天事业的发展具有重要意义。
三、国内外研究现状目前，国内外对于自主避障软着陆控制技术的研究主要集中在以下几个方面：一是探测器与月球表面的环境感知技术，二是避障算法的研究与优化，三是着陆控制策略的制定与实施。
在环境感知技术方面，国内外学者主要通过雷达、激光、视觉等多种传感器进行探测器与月球表面的信息获取。
在避障算法方面，研究人员通过不断优化算法，提高探测器在复杂地形下的避障能力。
在着陆控制策略方面，研究人员制定了多种控制策略，以适应不同的着陆环境。
四、嫦娥三号自主避障软着陆控制技术嫦娥三号探测器采用了多种技术手段实现自主避障软着陆控制。
首先，探测器搭载了高精度的雷达和视觉传感器，实现了对月球表面环境的精准感知。
其次，探测器采用了先进的避障算法，能够在复杂地形下实现自主避障。
最后，探测器制定了多种着陆控制策略，根据不同的着陆环境选择最合适的策略。
在避障算法方面，嫦娥三号探测器采用了基于人工智能的算法，通过机器学习实现对月球表面环境的自适应识别和避障。
同时，探测器还采用了多种传感器融合技术，提高了信息获取的准确性和可靠性。
在着陆控制策略方面，嫦娥三号探测器制定了多种策略，包括基于模型预测控制的策略、基于滑模变结构的策略等。
嫦娥三号软着陆避障阶段的最优控制策略浅析引言嫦娥三号软着陆降落过程中要保证准确性与安全性，此阶段的精确控制尤为重要，本文结合粗避障和精避障两个阶段进行分析研究，在粗避障阶段采用合理化假设并逐步验证的方法，精避障阶段采用中心螺旋法，最终得出嫦娥三号在这两个避障阶段的最优控制策略，并进行误差分析。
1、粗避障阶段的最优控制策略为了使嫦娥三号在软着陆阶段高度可靠安全，着陆器需具备较强的自主障碍识别与规避能力，在粗避障阶段主要目的：在较大范围内去除明显危及嫦娥三号着陆安全的大尺度障碍，为精避障阶段提供较好的安全点选择区域，很大程度上减小出现软着陆过程中近距离无法规避障碍物的风险，提高安全着陆概率，考虑到其速度较大且要求成像快、计算快的情况，本文需要综合推进剂消耗来选择最优位置。
粗避障段的范围是距离月面2.4km到100m区间，要求避开大的陨石坑在设计着陆点上方100m处悬停，由此初步确定落月地点，同时成像敏感器能够持续大范围观测着陆区，此阶段飞行轨迹要尽可能满足特定姿态和下降轨迹要求，进一步接近到达目标着陆点的设计轨迹。
考虑到7500N主发动机羽流（从火箭发动机喷管喷射出来的羽毛状的高速高温燃气流）带来的半锥角约为的椎体，会导致一部分不可见区域，而成像敏感区视场角（以光学仪器的镜头为顶点，以被测目标的物象可通过镜头的最大范围的两条边缘构成的夹角）为，为了避免主发动机羽流对成像敏感器的影响且保证在粗避障阶段成像敏感器能够观测到月球表面着陆区，同时考虑到降落路径的不同会导致软着陆过程中耗时的不同，对推进剂的消耗也是不相同的，本文对嫦娥三号采用下降轨迹接近与水平面夹角的直线下降方式，且推力对嫦娥三号的作用力与其运动径向的方向夹角近似为，并对其进行验证。
以嫦娥三号为坐标原点，其水平和径向方向所在直线为X轴和Y轴，其运行速度方向与X轴夹角为，所受推力方向与Y轴夹角为，结合着陆器成像敏感区的视场角范围，根据嫦娥三号在坐标系中的具体位置，联系其所受推力的大致方向分析验证得到此时主发动机产生的椎体羽流对成像敏感区的影響是较小的，验证了假设的合理性。
嫦娥三号软着陆轨道设计与控制策略引言嫦娥三号是中国国家航天局于2013年发射的一颗月球探测器，是继嫦娥一号和嫦娥二号之后的一次新的月球探测任务。
嫦娥三号的软着陆任务是该探测器的主要任务之一，为了成功完成软着陆，需要设计合理的轨道和采取适当的控制策略。
本文将介绍嫦娥三号软着陆轨道设计与控制策略的相关内容。
轨道设计软着陆任务的轨道设计是非常关键的一部分，主要目标是使探测器能够安全地降落在预定的着陆点附近。
以下是嫦娥三号软着陆轨道设计的几个关键要点：初始轨道嫦娥三号在发射后进入地月转移轨道，然后通过月球捕获进入月球轨道。
根据探测器的设计和任务需求，在进入月球轨道后，会通过一系列轨道调整来使探测器逐渐接近预定的着陆点。
着陆区域选择着陆区域的选择是轨道设计的关键一步。
根据对月球表面的地形和气象条件的分析，选择了一个相对平坦且没有大型障碍物的区域作为着陆点的候选区。
在进一步的分析和评估后，最终确定了嫦娥三号的着陆点。
轨道调整为了使探测器能够准确着陆在预定的着陆点附近，需要进行轨道调整。
根据着陆点与当前轨道的相对位置和速度，通过发动机喷射和航天器姿态调整，逐渐调整探测器的轨道，使其进一步接近预定的着陆点。
着陆点验证在探测器接近着陆点之前，需要进行着陆点验证。
这一步骤涉及探测器的高度、速度、姿态等多个参数的实时监测和控制。
通过与地面的通信和数据传输，控制中心可以对探测器的状态进行监测，并根据实时数据对轨道进行微调，以确保探测器能够准确着陆在预定的着陆点附近。
控制策略为了使嫦娥三号能够实现软着陆，需要采取适当的控制策略。
以下是嫦娥三号软着陆的主要控制策略：六自由度控制嫦娥三号在整个软着陆过程中，需要进行六自由度控制，即控制飞行器在三个方向上的平移运动和三个方向上的旋转姿态。
通过控制发动机的推力和调整航天器的姿态，可以实现对飞行器的六自由度运动的控制。
引力偏航在探测器接近月球表面时，月球的引力将会对探测器产生摄动。
嫦娥三号自主避障软着陆控制技术嫦娥三号自主避障软着陆控制技术近年来，中国航天事业取得了许多令人瞩目的成就，其中嫦娥三号探测器的自主避障软着陆控制技术备受关注。
这一技术的成功应用，不仅彰显了中国航天工程师的智慧和勇气，同时也为未来深空探测任务的成功实施奠定了坚实的基础。
嫦娥三号探测器的自主避障软着陆控制技术主要包括轨迹规划与控制、障碍物检测与识别、实时决策与路径优化等关键技术。
在任务执行过程中，探测器需要根据着陆区域周围的地形、障碍物以及着陆条件等因素，制定合理的轨迹规划方案。
为此，中国航天工程师采用了先进的轨迹规划算法，通过对探测器运动学特性和外部环境的综合分析，实现了最优的轨迹规划。
这样一来，嫦娥三号就能够避开地形障碍物，寻找安全着陆点，并且保持良好的控制性能。
障碍物检测与识别是嫦娥三号自主避障软着陆控制技术的重要环节。
探测器通过搭载的高分辨率相机和激光雷达等传感器，对着陆场地进行全面的扫描和测量。
通过对传感器数据的实时处理和分析，可以准确地检测到周围的障碍物，并对其进行识别和分类。
为了增加障碍物检测的准确性，中国航天工程师还采用了机器学习和深度学习等人工智能技术，提高了识别的精度和速度。
实时决策与路径优化是自主避障软着陆控制技术中的关键环节。
在遇到障碍物时，探测器需要根据实时传感器数据，迅速做出决策，并进行路径的优化。
为了实现这一目标，中国航天工程师研发了快速决策算法和高效的路径优化策略。
这些算法和策略能够在探测器的计算能力下实时运行，保证了避障和着陆的安全性和可行性。
嫦娥三号自主避障软着陆控制技术的成功应用，标志着中国航天工程师在航天探索领域取得了重大突破。
通过这一技术的应用实践，中国在深空探测方面的能力得到了提升，对未来的探索任务具有重要的意义。
同时，嫦娥三号自主避障软着陆控制技术的成功应用也具有一定的示范效应。
其他国家和地区可以借鉴和学习中国的经验，加强自主探测和控制技术的研发和应用，推动全球航天事业的发展。
嫦娥三号软着陆轨道设计与控制策略摘要嫦娥三号首次实现我国航天器在另一个地外天体上软着陆，是实现中国航天发展史上新的里程碑式的跨越。
嫦娥三号在着陆准备轨道上任一点受月球的引力始终指向月心，引力对月心的力矩为零，卫星对月心的角动量守恒。
将机械能守恒定理与开普勒第二定律相结合，可以求得嫦娥三号在近月点与远月点处的速度分别为：1692.204m/s和1613.905 m/s，速度方向为轨道切线方向。
对于着陆轨道的优化设计，首先本文对探测器的着陆过程进行动力学分析，得到探测器运动微分方程组。
在主减速段以最小燃料消耗为目标函数，构建适应度函数。
其次，将轨道离散成多个小段，控制变量参数化，待定优化参数，在小段节点处通过多项式拟合，利用遗传算法求解，寻求一组优化参数状态运动，得到了整个轨道的控制曲线。
对于嫦娥三号软着陆自主避障的最优控制过程，本文首先对其软着陆过程进行动力学分析，在降落过程中各状态变量和控制变量都随着轨道变化而改变，对探测器自主避障降落过程的加速度变化，进行多项式函数逼近，建立微分方程模型来描述该变化过程，用以寻求优化的探测器软着陆状态参数和控制参数。
本文使用MATLAB对数字高程图进行数据分析，建立方差阈值评判模型，分割安全域与危险域，评判着陆点的平坦性。
建立基于曲面逼近和蒙特卡罗算法模型，对着陆点的开阔性进行描述，进而选出一块平坦开阔的大片面积联通区域，保证探测器的安全着陆和后期工作的顺利进行。
关键词：软着陆自主避障遗传算法方差曲面逼近蒙特卡罗算法一.问题重述嫦娥三号在着陆准备轨道上的运行质量为2.4t，其安装在下部的主减速发动机能够产生1500N到7500N的可调节推力，其比冲为2940m/s，可以满足调整速度的控制要求。
在四周安装有姿态调整发动机，在给定主减速发动机的推力方向后，能够自动通过多个发动机的脉冲组合实现各种姿态的调整控制。
嫦娥三号的预定着陆点为19.51W，44.12N，海拔为-2641m。
承诺书我们仔细阅读了《全国大学生数学建模竞赛章程》和《全国大学生数学建模竞赛参赛规则》（以下简称为“竞赛章程和参赛规则”，可从全国大学生数学建模竞赛网站下载）。
我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛章程和参赛规则的，如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺，严格遵守竞赛章程和参赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛章程和参赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。
我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： A我们的报名参赛队号为（8位数字组成的编号）：27028001所属学校（请填写完整的全名）：咸阳师范学院参赛队员(打印并签名) ：1. 栗楠2. 尚旭3. 张瑾指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：张辉（论文纸质版与电子版中的以上信息必须一致，只是电子版中无需签名。
以上内容请仔细核对，提交后将不再允许做任何修改。
如填写错误，论文可能被取消评奖资格。
）日期： 2014 年 9 月 15 日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：赛区评阅记录（可供赛区评阅时使用）：评阅人评分备注全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：嫦娥三号软着陆轨道设计与控制策略摘要对于嫦娥三号探测器的软着陆问题，我们需要考虑两个关键：着陆轨道和控制策略的设计。
着陆轨道为从着陆准备椭圆轨道近月点至预定着陆点的6个阶段；控制策略要求满足各个阶段在关键时刻所处的状态并尽量减少着陆过程中的燃料消耗。
嫦娥三号自主避障软着陆控制技术一、概述《嫦娥三号自主避障软着陆控制技术》一文旨在深度剖析中国嫦娥三号月球探测器在实现月面自主避障软着陆过程中所采用的一系列关键技术和创新策略。
作为中国探月工程二期的标志性任务，嫦娥三号的成功着陆不仅标志着中国成为世界上第三个实现月面软着陆的国家，更因其前所未有的自主避障能力，展现了我国在深空探测领域卓越的自主导航、控制与决策技术水平。
软着陆控制技术是确保嫦娥三号在月球复杂地形环境下安全降落的核心环节。
面对月球表面未知的岩石、陨石坑、陡坡等潜在威胁，嫦娥三号采用了先进的自主避障系统，该系统集成了高精度传感器、高速数据处理单元、智能规划算法以及精密执行机构，能够在实时飞行条件下自主识别潜在障碍，动态规划出安全的下降路径，并精准控制探测器的姿态和推进力，以确保在最后阶段实现厘米级的精确着陆。
文章首先回顾了嫦娥三号软着陆任务的整体架构与技术需求，阐述了软着陆过程中的各个关键阶段，包括主减速段、快速调整段、接近段、悬停段、避障段以及缓速段，详细解析了每个阶段的技术难点与应对策略。
特别强调的是，嫦娥三号在距离月面约100米高度时启动的精避障段，利用搭载的光学相机获取高分辨率图像，构建三维数字高程图，通过复杂的图像处理与地形分析算法，迅速识别出可能影响着陆安全的障碍物，并据此制定出最优的避障策略。
文章进一步深入探讨了嫦娥三号自主避障系统的组成与工作原理，揭示了其如何通过多源信息融合、实时障碍检测、避障路径规划与重规划、以及高精度姿态控制等先进技术手段，实现在复杂光照条件和极端温度变化下的稳定、高效运行。
还介绍了嫦娥三号在软着陆过程中所采用的故障诊断与容错控制机制，确保在面临异常情况时能够及时采取应急措施，保证任务的顺利完成。
《嫦娥三号自主避障软着陆控制技术》一文旨在全方位展现嫦娥三号在软着陆控制领域的技术创新与实践成就，通过对关键技术细节的剖析与案例解读，为后续深空探测任务的着陆控制技术发展提供宝贵的参考经验与技术启示。
中国科学: 技术科学论 文2014 年 第 44 卷 第 6 期: 559 ~ 568 _u .Ï_S S,Ð _v .3.½SCIENCECHINA PRESS交会对接专题 III: 专项技术 嫦娥三号专题嫦娥三号自主避障软着陆控制技术张洪华 , 梁俊 , 黄翔宇 , 赵宇 , 王立 , 关轶峰 , 程铭 , 李骥 , ①② ①①②*① ①② ①② ① ①②①② ① ①王鹏基 , 于洁 , 袁利① 北京控制工程研究所, 北京 100190;② 空间智能控制技术重点实验室, 北京 100190 * E-mail: huangxyhit@收稿日期: 2014-03-01; 接受日期: 2014-03-23 国家中长期科技发展规划重大专项资助项目摘要 嫦娥三号是我国首次地外天体软着陆任务, 在世界上首次成功实现了利用机器视觉的 地外天体软着陆自主避障. 针对自主避障任务的特点, 嫦娥三号首创了灰度安全点结合姿态机 动粗避障、高度安全点结合位姿机动精避障的"接力避障"控制技术. 实际在轨飞行结果表明, 嫦娥三号在动力下降过程中发现了着陆安全点, 并且完美实现了有效避障机动, 确保了嫦娥 三号软着陆落点的安全性. 本文详细给出了嫦娥三号自主避障软着陆控制技术以及在轨飞行 结果.关键词 嫦娥三号 软着陆 障碍识别 自主避障1 引言已有的月球图像和高程数据表明, 月球表面分 布着各种高山壑谷, 即使在相对平坦的月海地区也 遍布着大小不一的岩石和陨石坑. 这种地形、地貌以 及石块和陨石坑会给着陆器安全软着陆带来较大风 险 . 只有着陆器具有发现和识别障碍并进行机动避 障的能力, 才能保证软着陆的高安全和高可靠.对于早期的月球着陆探测任务, 限于当时技术 水平, Lunar 系列和勘察者系列月球探测器都不具备 识别障碍和避障能力 , 导致着陆成功率非常低 ; Apollo 系列则是通过宇航员观测着陆区并操纵人控 系统实现了避障和安全着陆 [1]. 早期的火星着陆探测 器都采用气囊方式着陆, 躲开了障碍识别与规避问 题 ; 2008 年, 凤凰号探测器成功实现了火星软着陆, 其采用了事先筛选高概率安全着陆区来避免大障碍[2]的危害 . 火星科学实验室(好奇号)采用了同样的方 式避免大障碍, 并利用新型"空中吊车"的动力下降 方式来降低火星车降落火星时的速度 [3], 其也不具备 自主避障能力. NEAR 探测器首次实现了小行星着陆 任务, 但由于着陆任务是探测任务完成后新增加的, 探测器根本没有设计避障功能. 尽管隼鸟号探测器 在最终下降过程中检测到了障碍, 但由于姿控误差 较大等原因, 探测器未能实现避障就继续向小行星 表面下降了 [4].嫦娥三号的核心任务是实施高可靠高安全的月面软着陆, 要求着陆器必需具备自主障碍识别与规 避能力. 嫦娥三号于 2013 年 12 月 2 日发射, 经过 5 d的飞行到达月球并进入环月轨道, 最终于 12 月 14 日 成功着陆月球表面, 世界上首次成功实现了利用机 器视觉的地外天体软着陆自主避障. 本文给出了针 对嫦娥三号软着陆任务提出的粗-精接力自主避障软引用格式:张洪华, 梁俊, 黄翔宇, 等. 嫦娥三号自主避障软着陆控制技术. 中国科学: 技术科学, 2014, 44: 559-568Zhang H H, Liang J, Huang X Y, et al. Autonomous hazard avoidance control for Chang'E-3 soft landing (in Chinese). Sci Sin Tech, 2014, 44: 559-568, doi: 10.1360/092014-51张洪华等: 嫦娥三号自主避障软着陆控制技术着陆控制技术以及在轨飞行结果.2 自主避障硬件配置及信息流设计为了实现在轨自主障碍识别和机动避障功能,嫦娥三号着陆器除了配置用于自主导航的惯性测量单元(IMU)、激光测距敏感器、微波测距敏感器和微波测速敏感器以外, 还配置了用于障碍识别的光学成像敏感器、激光三维成像敏感器和图像数据处理计算机. 另外, 为避障控制配置了水平机动推力器来执行水平精避障功能, 粗避障功能通过主发动机和姿态机动实现. 自主避障硬件配置及信息流程如图 1 所示.光学成像敏感器主要用于获取着陆区光学图像. 根据着陆器相对月面的高度和太阳光照条件, 依据图像灰度进行月面二维形状恢复, 识别大的障碍物, 并据此寻找安全着陆点, 用于粗避障. 这里的安全着陆点称之为灰度安全点. 嫦娥三号着陆器的激光三维成像敏感器采用的是多点扫描体制, 它利用二维扫描测量方式获取视场内各点的斜距信息, 得到数据后再进行拼接和处理, 能够获取着陆区三维高程数据, 并据此寻找安全着陆点, 用于精避障. 这里的安全着陆点称之为高度安全点.软着陆自主避障的信息流程为: 制导导航控制(GNC)计算机采集IMU 和测距测速敏感器的测量数据, 并利用导航算法自主更新着陆器的导航信息; GNC 计算机根据自主导航信息判断着陆器状态, 一旦具备成像条件, 就发送成像指令给敏感器; 敏感器获得月球表面图像, 并发送到图像数据处理计算机;根据GNC 计算机发送的导航信息, 图像数据处理计算机对光学成像敏感器或三维成像敏感器获取的月球表面二维(光学)或三维地形图像进行处理, 识别障碍, 选取出安全着陆点, 并把着陆点信息发送到GNC 计算机; 接到着陆点信息后, GNC 计算机利用制导与控制算法, 驱动执行机构完成避障任务.3 接力避障飞行程序设计针对软着陆自主避障任务的需求, 嫦娥三号在国际上首次提出了一种接力避障模式, 将避障过程分为 4 个任务段: 接近段、悬停段、避障段和缓速下降段, 分别实现粗避障、高精度三维成像、精避障和着陆位置保持功能, 形成了大范围粗避障、小范围精避障和着陆位置保持的接力避障过程.粗避障主要目的是在较大着陆范围内剔除明显危及着陆安全的大尺度障碍, 为精避障提供较好的图1具有自主避障功能的GNC系统软硬件构成560中国科学: 技术科学2014 年第44 卷第6 期安全点选择区域, 避免出现近距离精避障避无可避的风险, 整体上提高系统安全着陆概率. 考虑到探测器运动速度较大, 要求成像快、计算快. 此外, 还要综合评估推进剂消耗来选择最优位置.精避障主要目的是在粗避障选取的较安全区域内进行精确的障碍检测, 务必识别并剔除危及安全的小尺度障碍, 确保了落点安全.根据粗避障和精避障的不同功能要求, 确定在接近段采用曝光时间短、对运动速度适应性好的可见光成像敏感器进行粗障碍检测, 以获取较大范围的粗安全区域. 而在悬停段采用检测精度较高的激光三维成像敏感器, 在视场范围内对粗安全区域进行精细三维检测.综上, 所提出的接力避障模式, 既能保证着陆器落点安全, 又能保证着陆器避障实现的可行性. 整个接力避障飞行过程如图 2 所示.3.1 接近段飞行程序根据粗避障任务的要求, 飞行轨迹要保证: 1) 偏置40°角. 为了保证在接近段成像敏感器视场能够观测到着陆区, 确定采用下降轨迹接近与水平面夹角45°的直线下降方式逐步接近着陆区.3.2 悬停段飞行程序悬停段主要任务就是对月面进行高精度三维成像, 精确检测着陆区域的障碍, 确定安全着陆点. 因此, 着陆器需要保持悬停状态: 速度和姿态角速度接近0 值, 姿态和位置不变. 根据激光三维成像敏感器的工作范围限制和观测足够大着陆区的要求, 选取高度在90~110 m 范围内进行悬停控制. 悬停状态下利用激光三维成像敏感器精确观测着陆区, 并处理三维图像数据, 确定安全着陆点, 转入避障段.3.3 避障段飞行程序为了保证最后的避障落点精度和节省推进剂,着陆器精确避障和下降同时进行. 根据确定的安全着陆点, 从约100 m 高处斜向下降到着陆点上方30 m, 相对月面下降速度到1.5 m/s, 水平速度接近0.3.4 缓速下降段飞行程序为了保证着陆月面的速度和姿态控制精度, 缓成像敏感器能够持续观测预定着陆区(大范围); 2) 着陆器无机动就能到达预定着陆区. 即要求接近段飞行轨迹为满足特定姿态和下降轨迹要求的接近目标着陆点轨迹.考虑到7500 N 主发动机羽流带来的不可见区域为半锥角约25°的锥体, 而成像敏感器视场为30°, 为了避免主发动机羽流对成像敏感器的影响, 且使成像敏感器的视线距离尽可能短, 取成像敏感器视线速下降段要以较小的设定速度匀速垂直下降, 消除水平速度和加速度, 保持着陆器水平位置, 直到收到关机敏感器测量信号或加速度测量大于预设置值,就关闭主发动机. 从约30 m 高处垂直下降到着陆点上方, 考虑到推进剂的消耗和导航位置漂移, 选择下降速度为2 m/s.4 自主障碍识别与安全着陆区选取方法图2 接力避障飞行过程4.1基于光学图像的粗障碍识别与安全着陆区选取基于光学图像的粗障碍检测就是利用月球岩石和坑的图像特征识别大障碍, 确定安全区域.月球岩石的最短尺寸与最长尺寸比值为1~0.2,形状一般为圆形、矩形凹坑形或腐蚀的泡形等, 高度一般为直径的1/2, 标准反照率14%~22%. 由此, 月面石块图像特征为: 1) 石头表面具有明显的亮目标特征, 亮度大于背景2 倍; 2) 存在明显的阴影区且紧挨亮目标; 3) 亮区与阴影之间存在强对比度, 表现为边缘; 4) 边缘的法线方向与太阳矢量投影方向一致.月球撞击坑内斜度一般为25°~50°, 平均35°, 坑561张洪华等: 嫦娥三号自主避障软着陆控制技术外一般为3°~8°, 平均5°. 撞击坑图像特征可归纳为: 1) 在太阳照射的阳面将出现亮区域; 2) 在未照到的阴面将出现阴影区域; 3) 暗区域的外边缘呈现圆弧.根据月球岩石和坑的这些特征, 设计了粗障碍识别和安全着陆区选取算法: 1) 图像直方图分析; 2)K均值聚类; 3) 过亮障碍识别; 4) 过暗障碍识别; 5) 纹理障碍识别; 6) 采用螺旋搜索算法确定每个单元格的安全半径(图3); 7) 根据安全半径, 选取候选安全着陆点; 8) 评估候选安全着陆点避障所需的速度增量; 9) 根据安全半径和速度增量评价值, 综合确定安全着陆点.4.2基于三维图像的精障碍识别和安全着陆区选取在悬停状态下, 三维成像敏感器对视场内的着陆区域进行三维成像, 获取着陆器相对月面着陆区域的高分辨率斜距数据信息. 通过设计的精障碍识别和安全着陆区选取算法处理这些数据, 实现对月面地形的精确障碍识别和安全着陆区选取.设计的精障碍识别和安全着陆区选取算法为: 1) 数据预处理, 主要包括对着陆器姿态和平动速度的补偿以及将每个"脚印"的斜距信息转换成垂直距离,构建测量坐标系下的地形三维高程图; 2) 平均坡面构建, 采用最小二乘法拟合一定单元区域的平均坡面; 3) 平均坡度计算, 根据平均坡面计算该区域的平均坡度; 4) 障碍高度计算, 根据平均坡面估算该区域内每个单元格的障碍高度; 5) 安全着陆区选取, 采用从着陆器中心开始顺时针螺旋前进搜索的方法(图4), 直至找到符合安全着陆要求的着陆区域为止, 确定安全着陆点. 若在视场范围内难以找到完全满图4中心螺旋式安全着陆区搜索方法足要求的安全着陆区域, 则根据坡度和安全半径的加权判断选取最优的区域作为安全着陆区, 确定安全着陆点.55.1自主避障控制方法接近粗避障制导接近段的主要任务是对着陆区成像并进行粗避图3 安全半径螺旋搜索算法障, 终端相对月面速度接近于零. 接近段需要保证光学成像敏感器能够对着陆区成像并完成粗避障, 因此接近段制导必须能够满足制导目标的位置、速度、姿态以及初始高度和速度等多项约束. 为了能够满足上述诸多约束条件, 基于四次多项式制导律[5], 接近段提出了一种改进的多项式制导算法, 在满足多约束的条件下, 可解析计算出制导时间, 不需要迭代,简化了计算, 提高了算法稳定性; 为了保证接近段制导的高可靠性, 提出了制导时间以及高度和速度超差的保护方法. 通过设计每个方向的约束条件, 保证了光学成像敏感器始终能够观测到着陆区. 通过重置安全着陆点, 可实现大范围的机动, 完成粗避障.为实现粗避障轨迹接近与水平面夹角45°的直线下降方式, 着陆器合加速度和速度方向必须相反. 因此, 推力、月球引力加速度和速度需要满足一定的几何关系, 如图5 所示. 图中, x表示从月心指向着陆器(径向), z表示为航向(速度方向).经过推导, 确定推力加速度大小aF和月球引力加速度大小gm存在如下关系:562中国科学: 技术科学2014 年 第 44 卷 第 6 期置和速度. 由于该式为二次方程, 可以得到制导剩余 时间 t g o 的解析表达式, 这避免了原多项式制导求解 t 时的迭代计算. g o设计的制导加速度指令表达为a c G 12r r t 6v v t a , 2g o t G Gt GG g o t G(5)式中, r , v 和 a 分别为制导系的位置、速度和加t G t G t G速度制导目标, r G 和 v G 分别为制导系的位置和速度.可见, 一旦确定了安全着陆点, 只需将安全着陆点置 为制导目标中的着陆点, 就可通过姿态机动实现推力指向变化, 进而实现粗避障, 即着陆器进入悬停段 时就在安全着陆点上方.在每个制导周期, 标称的接近段时间减制导周期得到期望的制导剩余时间; 利用设计的标称制导 参数, 计算了期望的高度和速度; 并与制导算法给出 的制导剩余时间、导航算法确定的高度和速度相比, 如果两者之差超过设定的阈值, 则停止接近制导, 切 换到悬停制导, 避免了多约束条件下接近制导无法 转出等问题, 提高了制导的容错能力. 5.2 悬停制导悬停过程的主要目的是利用三维成像敏感器对 图 5a F 加速度和速度几何关系g m ,cos tan sin(1)式中, 为推力方向与引力方向的夹角; 为速度方向 和水平方向的夹角.于是, 合加速度在径向和航向的分量分别为a x a F cos g m ,a z a F sin .如果保持径向和航向的加速度不变, 则可确定 下降高度和航程为2 2 x f 2a 02 z f 2a z2 0 s x v v x x , s z v v z , (2)式中, v 和 v 分别为接近段终端的径向和航向速度, x f z f v x 和 v 分别为接近段入口的径向和航向速度. 于是, 0 x 0标称的接近段时间为Tv v a .a x fx 0 x(3)由于采用下降轨迹接近与水平面夹角 45°的直线下降方式, 因此, =45°. 综合考虑光学成像敏感器视 场、推力大小、下降高度和接近段时间等约束, 可以 取=9°. 于是, 根据推力、月球引力加速度和速度等 约束以及接近段入口高度条件, 就可以计算出接近 段的入口速度和全程加速度等约束. 制导位置和速 度目标则根据终端状态约束确定.由于设计的接近制导目标加速度全程保持不变, 则制导加加速度为零, 于是制导剩余时间 t方程可以简化为 2 a t 3v v t 4r r 0,t G z g o t G z G z g ot G z z 式中, r t G z , v 和 aG zg o的约束着陆区域进行高精度三维成像, 给出安全着陆点相对成像时刻着陆器星下点的位置信息. 以进入悬停 段初始导航高度作为悬停高度制导目标, 由变推力 发动机抵消着陆器重力, 保证着陆器处于速度为零、 姿态稳定的悬停状态. 悬停段的制导目标为: 高度取 进入悬停段导航高度, 3 个方向目标速度为零, 高度 方向加速度为零; 成像前水平方向只控速度, 开始成 像后水平方向增加位置保持控制. 为了保证悬停及 后续任务段制导的适应性和鲁棒性, 悬停及后续任 务段制导采用外环与内环相结合的制导方式. 外环 控制利用主发动机和姿态机动实现, 内环控制利用 水平发动机实现.5.2.1 外环制导1) 高度方向控制高度方向采用 PID 控制方式, 指令加速度为a cmd _ r c ( cr r ) c (v v ) c (a a ) g ,I x P x rc r D x c r m式中, c , c 和 c P x I xD x (6)为高度方向 PID 参数, r c 为制导目 (4)t G 分别为制导系的航向位置、速度z 和加速度制导目标, r 和 v 分别为制导系的航向位G z G z标高度, r 为导航高度, v rc 和 v r 分别为高度方向的指令 速度和导航速度, a c 和 a r 分别为高度方向的指令和导563张洪华等: 嫦娥三号自主避障软着陆控制技术航加速度, g m 为月球引力加速度.高度方向控制也可仅控制速度和加速度而不控 制高度, 只需令 c =0. 因此, 该控制能适应悬停、避I x障和缓速下降段制导的需要.2) 水平方向控制水平方向控制只在着陆器水平速度出现超差(如 大于 1.5 m/s)的情况下引入. 只控制速度及加速度, 而不控制位置, 这是为了尽可能快地消除水平速度, 减小不安全着陆因素. 水平方向加速度指令为a cmd _ h式中, c 和 cP h D h c P hv mI _ h c D h a I _ h,图 6水平方向控制的相平面开关线为水平方向 PD 参数, v 和 a mI _ h (7)I _ h 分 别为着陆器相对月面的水平速度和加速度.综合高度和水平方向的加速度, 就可以确定外 环合加速度制导指令.5.2.2 内环制导考虑到水平机动发动机推力为常值, 参考姿态相平面控制 [6]的思想, 水平方向采用了位置和速度的 相平面控制方式, 具体算法如下.1) 计算着陆点相对着陆器的位置矢量S ERR A (q )( LIr r I), (8)处 , 相对月面下降速度为 1.5 m/s, 终端水平速度为零. 水平方向控制速度和位置, 垂直方向控制高度、速度 和加速度.对于外环制导, 在避障段初始化时, 需要根据完 成安全着陆点平移机动所需要的最大时间 t max, 在轨自主规划了垂向的加速度 a c , 速度 v rc 和高度 r c 等目 标制导指令, 避障下降过程中实时跟踪目标指令, 可 更好地控制避障段的终端状态.根据主发动机最小推力(F min 考虑一定余量)计算着陆器能实现的最大下降加速度 aa d max (mass g m F min d max) mass,式中, mass 为着陆器质量, 根据下降时间( maxt (10) )和高度式中, r LI 为精障碍识别和安全着陆区选取算法确定 的安全着陆点(惯性系）, q 为着陆器的惯性姿态四元数 , A 为从惯性系到本体系的转换矩阵.2) 计算着陆器相对当前着陆点的速度(表示在 本体系下, 即着陆器相对月面的速度)S ERR A (q )(v I Imr I), (9) (h )约束确定加速和减速 2 段加速度(a 1,a 2)与最大下降速度 v m 之间的关系v m v 0 a 1 2 2 2 2v t v m a 2 t max ,v m v 02a 1 v t v m 2a 2h . (11)如果加速和减速两段的加速度大小相等 (即a =2 α 1), 则可得到如下关系:2t 2 maxmv 4hv m 2h (v t v 0) (v t v 0 )t max 2 20. (12)式中, 为月球自转角速度(惯性系）, v 为着陆器 在惯性坐标系下的速度.3) 对本体系 y 方向和 z 方向分别进行位置和速 度相平面控制. 以 i (i =y ,z )分量为例, 对应的位置和速 ImI 度误差分量为 S ERR ,i 和 S ERR,i , 相平面控制算法具体结 由此可解得最大下降速度 v m , 于是加速度大小 可得到a d max v t v 0 2v m.t max如果 a >a , 则取 a 1=a d max(13), 由(11)式可解算出 构如图 6 所示. 该方法也可用于仅控制水平速度而不 控制水平位置, 只需要令 S ERR ,i =0. 因此, 该算法可以 适应悬停、避障以及缓速下降段水平制导的需要.5.3 避障制导避障段制导主要任务是精确避障和下降. 将悬 a 2否则, 取 a 1=a , a 2=a .1 t 1 max 2a v (a t v 0) a v a v 2a h2 22 1 01 . (14)a t v v 2a h 21 00 11t 2 根据加速和减速 2 段的加速度取值, 确定最大下 降速度v .a 2 a 1ma 1a t2 max a 2v 0 a v 1t (15)停段选取的安全着陆点置为制导目标点, 利用外环加 内环制导方式控制着陆器下降到着陆点上方约 30 m564中国科学: 技术科学2014 年第44 卷第6 期进而可以确定上下 2 段的切换时间tvmva1. (16)于是, 根据初始高度、垂向速度, 利用确定的加速度和切换时间, 就可以规划出当前时刻的目标速度和高度制导指令.对于内环制导, 如果着陆器相对着陆点距离较远, 避障需要的水平位置机动就较大. 为了加快相平面控制过程的速度, 增加了速度机动逻辑, 即如果机动距离大于设定值, 则就以较大的机动速度平移, 保证避障平移速度, 可节省推进剂的消耗.5.4 缓速下降制导缓速下降也采用外环加内环制导方式, 水平方图7自主避障过程着陆器相对天东北系的姿态角向速度控制目标为零, 位置控制目标为进入缓速下降段时的着陆器位置. 垂直方向, 高度20 m 以上控制速度和加速度; 高度低于20 m 时, 只控加速度且指令加速度稍小于当地月球引力加速度, 提高了着陆器安全下降的可靠性. 为了确保着陆后主发动机的关闭, 不但设计了利用伽马敏感器和触地敏感器测量信号的关机策略, 还设计了基于加速度测量信息的关机备份策略.6 嫦娥三号自主避障飞行结果嫦娥三号于2013 年12 月14 日20:59:52 顺利进入着陆动力下降过程; 于21:08:49 进入接近段, 利用光学敏感器获取了预定着陆区图像, 识别了障碍,确定了安全着陆点; 于21:10:49 进入悬停段, 由于着陆器姿态和轨道控制较好, 悬停段开始就满足了三维成像敏感器成像需要的悬停状态要求, 利用三维成像敏感器对着陆器下方约50 m×50 m 的区域进行了高精度三维成像, 通过数据图像处理, 精确识别了障碍, 确定了安全着陆点; 于21:11:04 转入避障段, 根据识别出的最终着陆点, 实施了水平机动和下降控制, 实现了精避障; 后续保持水平位置不变缓速下降到月面, 最终实现了完美软着陆.典型的在轨飞行结果如图7~16 所示. 由这些图可以看出: 1) 接近段俯仰角接近设计标称值9°, 保证了预定着陆区都在光学成像敏感器视场内, 接近段后期的姿态变化体现了粗避障的过程, 落月姿态垂直月面; 2) 悬停段姿态、速度和高度等都满足了悬图8自主避障过程着陆器相对月面高度图9自主避障过程着陆器相对月面垂向速度565张洪华等: 嫦娥三号自主避障软着陆控制技术图13 三维成像敏感器拍摄的高程图(局部)及选取的着陆点(+) 图10 自主避障过程着陆器相对月面水平速度图14 精避障过程着陆器相对着陆点的水平位置变化图11 获取的部分光学图像及选取的着陆点(+)图12 接近与粗避障过程着陆器相对着陆点水平位置变化停三维成像状态要求; 3) 基于粗障碍识别和速度增量综合确定的安全着陆区(着陆点为图中"+"), 避开了大障碍, 又在原预定着陆点附近, 体现了综合最优;4) 三维成像敏感器获得的地形图表明, 着陆区北部566图15 嫦娥三号降落相机拍摄的着陆器落点地形图和东南部存在深度1~2 m 的陨石坑, 西部也存在较多0.2~0.5 m 的坑, 中间地带相对平坦, 最终着陆器自中国科学: 技术科学2014 年第44 卷第6 期边地形图像和着陆器获取的落区图像, 确定着陆器自主避障精度优于 1.5 m.7 结论嫦娥三号顺利完成了我国首次地外天体软着陆图16 (网络版彩图)玉兔号月球车拍摄的着陆器及落点地形图主选择的安全着陆点位于星下点东偏北方向 4.8 m 处(着陆点为图中"+"), 以该点为中心20 m×20 m 区域内平均高程起伏差, 凸起高度和凹坑深度均小于20 cm, 坡度小于2°, 优于着陆安全要求; 5) 对于接近粗避障过程, 着陆器逐渐接近并最终到达选定的着陆点上方约100 m 高处; 6) 对于精避障过程, 着陆器逐渐接近并最终到达选定的着陆点上方约30 m 高处; 7) 降落相机拍摄的着陆器落点地形图和月球车拍摄的着陆器及落点地形图直观说明了最终落点是非常安全的; 8) 分析月球车在着陆器上方时拍摄的落点周任务, 世界上首次成功实现了利用机器视觉的月球软着陆自主避障, 确保了软着陆落点的安全性. 嫦娥三号在轨自主避障控制实际飞行结果表明:1) 所提出的大范围粗避障、悬停状态三维成像、小范围精避障和着陆位置保持的接力避障模式, 既保证了最终落点精避障的高安全性, 又保证了着陆器大范围机动避障的可实现性;2) 所设计的基于光学图像的粗障碍识别与安全着陆区选取和基于三维图像的精障碍识别与安全着陆区选取算法能有效识别大障碍和小障碍, 选取出最优安全着陆区;3) 所提出的接近粗避障制导、内环加外环的悬停、避障和缓速下降制导等自主避障算法, 可以有效实现接近粗避障、悬停三维成像和精避障功能, 自主避障精度优于 1.5 m.参考文献1 23 45 6 Klumpp A R. Apollo guidance, navigation and control. NASA R-695, 1971Bonfiglio E P, Adams D, Craig L, et al. Landing site dispersion analysis and statistical assessment for the Mars Phoenix Lander. AIAA/AASAstrodynamics Specialist Conference and Exhibit, 2008 Aug 18-21, Honolulu, Hawaii. AIAA 2008-7348Way D W, Powell R P, Chen A, et al. Mars science laboratory: Entry, descent, and landing system performance. IEEE AerospaceConference, 2006 Mar 3-10, Big Sky, MT. 1467Kubota T, Hashimoto T, Kawaguchi J, et al. Guidance and navigation of Hayabusa spacecraft for asteroid exploration and sample returnmission. SICE-ICASE International Joint Conference, 2006 Oct 18-21, Bexco, Busan. 2793-2796Klumpp A R. Apollo lunar descent guidance. Automatica, 1974, 10: 133-146屠善澄. 卫星姿态动力学与控制. 北京: 宇航出版社, 1998. 168-175567。
