本文内容来自《测绘学报》 2022年第4期(第国士(2022)1758号)
从地球测绘到地外天体测绘
童小华1、2、1、2、1、2、1、2、1、2、1、2、王超1、2、1、2、金1、2、1、2、1、2、洪中华2、栾奎峰2
1.同济大学测绘与地理信息学院，上海200092；2.上海航天测量、遥感与空间探测重点实验室，上海200092
基金：国家自然科学基金(42171432；42101447;42171363;42071372);上海科技计划(2151103800)
摘要：随着人类空间探测技术的不断发展，月球和深空探测已经成为测绘遥感科学技术的前沿和新战场。在多种深空探测任务的推动下，测绘遥感技术也取得了新的发展。结合国内外深空探测的各项任务，系统总结了地外天体周围遥感测绘、着陆导航中的避障、巡视器环境感知、视觉导航定位等方面的研究现状和成果。根据未来月球和深空探测任务的需求，论述了深空遥感测绘技术的发展，包括地外天体海量全球遥感数据的智能处理、全球控制网的精化、月球南极精细三维地形测绘、多传感器融合着陆导航避障、巡视环境的感知与定位等。
关键词：深空探测地外天体测绘遥感着陆避障巡逻导航
引用格式：童晓华，刘世杰，解欢，等.从地球测绘到地外天体测绘[J].测绘学报，2022，51 (4): 488-500。doi 3360 10.11947/j . agcs . 1995635467
童晓华，刘世杰，谢欢，等.从地球制图到地外行星制图[J].大地测量学和制图学学报，2022，51(4): 488-500。1947年11月10日，澳大利亚地球物理学会。63636363667
阅读全文：http://xb.sinomaps.com/article/2022/1001-1595/2022-4-488.htm
引用单词
1957年10月4日，第一颗人造地球卫星成功发射，标志着人类进入太空时代[1]。利用卫星上搭载的可见光、红外、激光、高光谱和微波传感器，全天候采集地球表面和近地空间的光谱和电磁辐射数据，探测和识别地球环境和资源的信息，实现对地球的遥感观测已成为空间科学研究的重要内容[2-3]。随着计算机网络、物联网传感器和人工智能技术的快速发展，特别是高分辨率对地观测系统重大科技项目启动以来，地球遥感观测技术经历了数字化和网格化、智能化和自动化的发展阶段[4]，取得了令人瞩目的成就。已成为获取地理信息和提供地理信息服务的重要手段，广泛应用于自然资源调查、生态环境保护、气象灾害预测、精细城市管理、交通设施监测和国家重大工程等领域。
人类太空探索活动的范围不仅限于地球。经过几十年的探索，人类所进行的太空探索活动已经基本覆盖了月球、行星、小行星、彗星等太阳系的各种天体，以揭示对宇宙奥秘的新认知和新发现。深空探测是拓展人类知识广度和深度的前沿方向和必然途径。目前，我国已成功实施探月工程一、二、三期[6]，实现了嫦娥探月“绕、落、回”三步走目标，以及首次火星探测任务田文一号[7]等重大深空任务，制定了近地小行星2016HO3采样返回和主带彗星133P的探测任务(预计2025年左右发射，整个计划10年以上)[8
一方面，由于深空环境的复杂性和挑战性，以及先验信息的未知性，月球和深空探测一般遵循由远及近的发展路线，前无古人后无来者。首先，借助远距离在轨卫星，测绘遥感可以获得大范围的地理空间信息。然后，利用着陆巡视等进行近距离遥感观测获取；最后进行载人探索活动。因此，遥感测绘技术在深空探测中发挥着极其关键的作用，是月球和深空探测任务的主要手段和重要支撑[1]。比如，田文一号探测器到达火星后，首先绕火星飞行93天，对预选着陆区域进行详细勘察，为火星提供地形、气候、科学探测等充分的信息支持。另一方面，深空环境的特殊性也对遥感测绘技术提出了新的要求和挑战。比如深空探测过程中，没有在地球环境下修建的道路和高精度的道路地图的信息支持，没有丰富的卫星定位和导航辅助。同时，由于重量和功耗的原因，探测车的计算性能有限，测绘传感器主要是视觉相机。这些差异使得深空环境下的巡视导航测绘遥感面临独特的挑战，这有赖于新的测绘遥感技术和方法的发展。
因此，月球和深空探测已经成为测绘遥感科学技术的新战场和前沿。在各种月球和深空探测任务的推动下，测绘遥感技术也取得了新的发展，逐渐形成了以周边遥感测绘、着陆导航遥感避障、巡视导航可视化测绘为重点的深空遥感测绘新技术体系。本文回顾了月球和深空遥感制图的研究历史和成果，并结合未来深空探测任务的需求，讨论了其技术和方法的发展。
地外天体轨道飞行器的遥感测绘
遥感制图是深空天体探测的基础工作。几乎所有的深空探测任务都配备了相机等传感器，以获取地外天体的地形信息，制作全球多尺度或局部高分辨率的数字高程模型等。从而支持科学目标制定、地质构造与演化科学分析、地外天体安全着陆区选择等工程任务和科学研究[6，9]。测绘精度对其应用效果和工程任务的顺利开展具有关键影响。然而，在深空探测中，姿态和轨道测量精度低，缺乏高精度控制，且受复杂地形和光照影响严重，这使得地外天体遥感测绘比地球遥感测绘更具挑战性[10]。
1.1地外天体轨道器遥感测绘研究现状
目前，世界航天大国和航天组织对月球、火星和小行星等太阳系外天体进行了一系列探索，其中月球和火星是探索的重点。中国还成功实现了嫦娥探月和田文一号首次火星探测，并规划了嫦娥六号、七号、八号、小行星探测等探月工程四期[11]。
除了早期的月球轨道器，90年代以后，包括测绘任务的月球轨道器主要有1994年发射的克莱曼婷探测器[12]，美国计划2009年重返月球发射的月球勘测轨道器(LRO[13])，日本2007年发射的SELENE探测器[14]，印度2008年发射的Chandrayaan-1。周围的轨道器[15]和2019年发射的月船二号[16]，2007年发射的中国嫦娥一号，2010年发射的嫦娥二号[17]，以及以后要发射的嫦娥七号轨道器[18]等等。这些轨道器一般装有光学相机和激光雷达等传感器，用于获取完整或部分高分辨率的月球表面地形。
利用月球轨道器的遥感观测数据，国内外研究机构做出了不同分辨率的全月球或部分月球地形产品。例如，日本航天局(JAXA)利用SELENE立体影像和激光数据制作了分辨率为10 m的全月球DTM[19]；NASA戈达德太空飞行中心等。利用SELENE地形相机影像和LRO激光数据融合生成了质量更好的DEM产品SLDEM2015，覆盖了南北纬60之间的区域[20]；LRO/罗拉团队利用罗拉激光高度计数据制作了118 m分辨率的全月球地形产品和覆盖不同纬度的30、20、10、5 m等不同分辨率的DEM，其中分辨率最高的5m DEM覆盖了两极87.5以上的区域[21]。利用嫦娥二号立体相机影像，结合嫦娥一号和LRO激光数据，国家天文台制作了50、20、7 m不同分辨率的全月地形产品CE 2 TMAP 2015[22]。为了支持欧空局南极探索的选址，德国航天中心利用LROC窄角照相机图像，通过摄影测量对南极洲沙克尔顿当地地区进行了2米分辨率的DTM[23-24]。同济大学、中科院航天信息创新研究所、香港理工大学等。使用LROC窄角相机图像以高分辨率绘制嫦娥四号和五号的着陆区域[25-27]。针对我国未来的月球南极探测任务，如嫦娥七号、八号等，同济大学基于LROC窄角相机影像和国内外LOLA激光勘测数据，制作了1.5 m分辨率的月球南极三维地形，为我国月球南极探测着陆场提供了高分辨率的空间信息支持[28]。
火星轨道器主要有：美国1975年发射的维京1/2[29]；1996年发射的火星环球探索者号(MGS)，配备了火星轨道相机(MOC)和激光高度计(MOLA)[30]；火星勘测轨道飞行器(MRO)，2005年发射，配备高分辨率相机(HiRISE)和背景相机(CTX)[31]；欧空局2003年发射的火星快车(MEX)，搭载高分辨率立体相机(HRSC)[32]；中国于2020年发射的田文一号卫星[33]配备了一台高分辨率相机(HiRIC) [34]。国内外研究机构利用火星轨道器遥感数据，对火星进行了全球或局部的高分辨率制图。如NASA戈达德航天飞行中心制作了分辨率为每度128像素的全火MOLA DEM[35]，广泛应用于火星后续测绘和科学研究中，常作为影像测绘的控制基准；美国地质调查局天体地质科学中心联合处理了HRSC立体影像和MOLA激光数据，生成了200 m分辨率的全火DEM[36]；伦敦大学学院的研究人员使用HRSC立体图像和MOLA激光数据构建了第一个火星南极数字地形模型，分辨率为50米，正射影像为12.5米[37]。在火星局部高分辨率地形构建方面，美国亚利桑那大学的研究人员利用火星勘测轨道飞行器HiRISE的高分辨率相机图像，构建了凤凰号任务候选者着陆区的米级分辨率地形产品[38]；欧空局利用HiRISE数据为系外火星探测器着陆目标区域制作了一个分辨率为0.25米的数字高程模型(DTM)[39]。中国科学院国家天文台利用中国田文一号的高分辨率立体影像，通过摄影测量在田文一号的主要候选着陆区生成了空间分辨率为0.7米的数字正射影像和空间分辨率为3.5米的数字高程模型[40]。同济大学利用火星的CTX和HiRISE影像构建了田文一号着陆区5 km5 km范围的0.25 m分辨率DEM，为着陆区的精细地形分析提供了高分辨率的地形信息[41]。
日本和美国是小行星探索的领导者。日本于2003年发射了隼鸟1号以探测丝川小行星，并于2014年发射了隼鸟2号以探测龙谷小行星。美国于2010年发射了黎明探测器，以探测谷神星和灶神星，并于2018年发射了奥西里斯探测器，以探索贝努鸟小行星。对于小行星探测器携带的光学相机获得的图像，日本和美国相关研究机构已经研究并建立了神川、龙宫、贝努等小行星的三维模型[42-44]。中国还计划对近地小行星2016HO3 [8]进行探测和采样返回任务。
1.2地外天体轨道器遥感测绘的关键技术
1.2.1高精度全球控制网的建设
月球、火星等地外天体的遥感测绘需要建立全球控制网，为遥感测绘提供控制基准。月球和火星的全球控制网主要是通过轨道器遥感观测数据的全球平差，计算外方位元素改正数和连接点的目标坐标，计算出的连接点的精确三维坐标作为全球控制网的控制点[10]。目前通用的全月控制网为ULCN2005统一月球表面控制网[45]，水平位置精度为100米至100米，高程精度为100米。美苏探月任务在月球上放置的5个激光反射器，通过长期的地面观测，可以作为对月球的绝对控制，但数量和分布非常有限[46]。通过调整海盗号和水手9号的图像，美国地质调查局已经建立了火星国际数字图像控制网络(MDIM 2.1)，精度约为280米[47]。总的来说，现有的月球和火星全球控制网精度较低，已不能满足新型轨道器测绘高精度遥感数据的需求。迫切需要综合利用最新多任务轨道器的高分辨率、高精度遥感观测数据，改善和提高全球控制网的精度。
1.2.2多任务全球海量异构遥感数据联合处理
随着地外天体轨道器数量的增加和遥感数据的不断获取，月球、火星等全球遥感数据量持续增加[48]。由于轨道姿态测量误差、传感器放置和仪器误差的影响，不同任务和传感器获得的遥感数据存在较大的几何位置不一致性[49]。为了进行全球测绘和完善全球控制网，需要联合处理多任务全球海量异构遥感数据，以消除或减少不同探测任务遥感数据之间的几何位置偏差。联合处理的关键技术包括全球多覆盖影像优化、海量异构遥感数据的动态组织、不同分辨率和光照条件下异构遥感影像的高精度鲁棒匹配、大规模遥感影像的连接点提取和网络自动构建、多源异构遥感观测的自适应加权、全球范围内海量遥感数据的联合平差和鲁棒高效计算等。
1.2.3轨道飞行器颤振探测和影响补偿
平台颤振对高分辨率遥感影像成像质量和测绘精度的影响不容忽视。月球和行星轨道器加载了各种工作负载，平台颤振往往更加显著。例如，LRO号月球勘测轨道飞行器、墨西哥号火星快车、MRO号火星勘测轨道飞行器等。发现存在明显的颤振现象[38，50-52]，使得生成的DEM具有条纹起伏的伪地形，影响高精度制图和安全着陆区的选择。因此，有必要对平台颤振进行精确的检测和补偿。针对这一问题，文献[52-58]提出了一系列针对轨道器颤振的遥感图像反演技术方法，实现了优于0.1像素的轨道器遥感图像高精度颤振探测和影响补偿，消除了平台颤振对真实地形构建的影响，保证了月球和火星的高精度遥感测绘。
1.2.4极地多阴影复杂环境下的高精度测绘
由于特殊的地理位置和丰富的水、冰等资源，南极是国际探月的热点。中国探月工程四期以月球南极为重点，规划了嫦娥六号、嫦娥七号、嫦娥八号等南极探测任务。在未来，月球研究站将在南极建立[9]。登月探索具有重大科学价值，但也面临巨大挑战[59-60]。与中低纬度地区不同，月球南极地形起伏较大，阴影范围广且动态，光照条件极不均匀，撞击坑内存在永久性黑暗区域，给着陆探测带来极大挑战。迫切需要高分辨率的三维地形为南极着陆探测提供关键的空间信息支持。目前月球南极分辨率最高的数字地形模型是NASA利用LOLA激光测高数据制作的5 m分辨率DEM[61]。德国航空航天中心虽然做了2 m分辨率的DEM[23-24]，但只是针对南极局部有光照的小区域。月球着陆探测需要更详细的地形和空间数据支持，需要综合运用主被动光学进行联合测绘。关键技术包括多阴影条件下的光学影像优化、无/弱立体条件下的像面网平差、弱纹理弱光照条件下的高精度影像匹配、影像与稀疏激光测高数据配准等。针对嫦娥七号、八号的月球南极探测，参考文献[28]基于月球南极1.5 m分辨率三维地形，建立了月球南极1.5 m高分辨率光照模型。
2地外天体着陆导航的遥感避障
着陆巡视探测地外天体正成为世界各国深空探测的重要手段。目前，人类已经实现了对月球、火星、小行星和彗星的着陆/附着探测[62]。由于地球与月球、火星等地距离遥远，通信延迟大，地面控制中心的远程操作无法处理实时任务。因此，着陆过程中的自主导航与避障是决定着陆任务成败的关键技术之一[63-65]。为了顺利地在地外天体表面着陆，着陆器的位置、速度和姿态信息需要由着陆导航系统进行测量和计算。此外，考虑到地形复杂，着陆器需要使用相应的传感器来识别着陆区域的危险障碍物，确定安全着陆点并引导其平稳着陆[66]。
2.1地外天体着陆导航的遥感避障研究现状
自主着陆导航必须获得着陆过程中探测器在惯性系中的绝对位置、速度和姿态信息。美国阿波罗探测器在月球探测任务中，采用了惯性测量单元(IMU)、雷达高度表和多普勒速度传感器的组合导航方式[67]。苏联的月球探测器也采用陀螺、加速度计、多普勒测速仪和高度计的组合导航方式[68]。我国嫦娥系列探测器采用了IMU、激光测距仪和微波测距、测速传感器相结合的导航方式[69]。在火星探测任务中，美国维京、凤凰、好奇号等着陆探测器都配备了雷达高度计来确定高度，多普勒雷达来测量着陆器的速度[70]。中国的田文一号探测器在火星EDL过程中的导航模块也使用IMU和测距和速度传感器[71]。NASA开发了着陆器视觉系统(LVS)[72]，成功应用于火星2020着陆探测器的软着陆自主导航。目前，基于光学图像的自主导航已在成功的小行星附着采样任务中采用[73]，如日本的Hayabusa 2任务和美国的Osiris任务[74-75]。
早期的登月任务，如月球系列月球探测器，不具备避障能力，导致着陆成功率非常低。只有阿波罗月球探测器由宇航员用肉眼观察，手动操纵完成障碍物探测和规避。早期的火星着陆任务，如勇气号和机遇号通过气囊着陆，凤凰号和好奇号通过提前选择高概率安全着陆区避开大障碍物着陆，都不具备自主着陆避开障碍物的能力[69]。我国嫦娥三号着陆器首次利用机器视觉成功实现地外天体软着陆自主避障，采用两级接力避障模式，包括基于光学图像的粗障碍识别和基于激光3D成像传感器的细障碍识别，并最终确定最终的安全目标着陆点[63]。同济大学建设了月球与深空探测精确测绘综合实验场，首次建立了多光束激光虚拟焦点严密成像模型[76]，提出了多法线大平面和球面控制的激光成像敏感器系统所有参数整体标定技术，以及考虑障碍物测量误差的双螺旋安全着陆区优化方法[77]，用于嫦娥三号、四号、五号和火星田文一号任务着陆和悬停精确避障探测的地面验证。
2.2地外天体着陆导航中遥感避障的关键问题
2.2.1高可靠的惯性导航/测距/测速组合导航
惯性导航利用陀螺和加速度计数据，根据姿态运动学方程计算出死点位置，通过积分可以得到探测器的位置、速度和姿态信息[78]。单次惯性导航会受到初始参数误差、IMU漂移和随机误差、外界环境干扰等因素的影响。由于随时间的发散导致误差累积。惯性导航基础测量与测距、测速修正相结合的组合导航模式是深空软着陆导航的常用手段[79]。但在高动态过程、未知环境等复杂情况下的自主着陆导航，仍然需要高容错的惯性导航外推和多源融合导航方案。如我国嫦娥五号电梯姿态估计采用旋转矢量优化四样本补偿算法消除微颤振引起的锥体运动误差，速度估计采用优化四样本补偿算法减小桨效应误差[80]。针对火星EDL过程中打开降落伞时出现明显浪涌效应的问题，田文一号着陆器的导航系统设计了特定的导航参考重构和重力方向修正方法[71]。
2.2.2基于光学成像传感器的着陆导航
地外天体表面成像信息的引入为陆地导航提供了有效可靠的途径，着陆探测器的导航信息可以通过对序列成像数据的处理和分析获得。光学传感器的自主导航根据传感器的不同可以分为主动式和被动式[81]。主动利用激光雷达扫描探测器在三维环境下着陆，具有分辨率高、精度高、不受光照条件限制等优点，可以直接获取着陆区域的三维地形进行导航定位。美国NASA为自主着陆与避障技术项目(ALHAT)开发了闪光区域激光成像雷达和基于激光成像雷达的地形相对导航关键技术，并得到了测试和验证[82]。与激光雷达相比，被动光学相机具有功耗低、质量和体积小、技术成熟度高、应用范围不受限制等优点。火星2020着陆过程中采用的地形相对导航，通过提取已知区域的地标特征点，结合IMU测量信息和滤波算法，可以实现探测器的最优运动估计[72]。文献[83]提出了一种基于IMU、测距测速数据和地标图像的多源信息融合自主导航方法，包括图像数据库特征匹配的视觉绝对导航和序列图像特征匹配跟踪的视觉相对导航。在探测器最后附着阶段，Hayabusa-2发射人工导航地标并实时跟踪，然后根据下降序列图像间的地标跟踪结果估计探测器的位置和姿态，从而实现视觉相对导航[75]。在USS Osiris的下降和附着阶段，导航参考图像是由立体摄影测量构建的三维地形特征数据库、飞机当前姿态信息和当前时刻光照信息等实时渲染生成的。通过特征提取并与实拍图像匹配，根据匹配结果估计探测器的位姿信息，实现绝对视觉导航[74]。为了解决我国即将开展的小行星采样返回任务中的着陆导航定位问题，参考文献[84]提出了地形匹配高精度定位导航方法，突破了高精度局部形状重建、自适应地形特征生成、地形特征匹配导航定位等关键技术。
2.2.3光学成像着陆的自主遥感避障
障碍物识别和安全着陆区域选择是着陆自主避障的关键技术。未来科学驱动的深空探测任务(如月球南极或小行星探测)需要在潜在的高科学价值区域软着陆。这些着陆区域狭窄，地形条件更加复杂，对着陆障碍物检测的性能和着陆区域选择的效率提出了更高的要求[85]。针对光学图像中粗糙避障的障碍物识别问题，作者团队提出了一种结合图像纹理特征和几何特征的障碍物识别方法，通过撞击坑和石块特定的明暗分布特征来检测大尺寸障碍物。针对激光数据精确避障的安全着陆区快速选择问题，提出了激光点云快速正则化和三维地形障碍物快速检测方法，构建了任意视场双螺旋安全着陆区选择方法，实现了在极短时间内精确选择激光三维最优安全着陆区。
3.遥感环境感知与地外巡天导航定位
3.1月球和火星原地巡视探测研究现状
巡视器对天体的原位探测是深空探测的重要手段，可以有效支持地外天体的科学探测。而地外天体表面往往环境复杂，通信受限，这就要求巡视器本身具有较高的环境精细感知和决策自主能力。目前的巡逻任务主要集中在月球和火星。硅
寄居者
美利坚合众国
发动
0.10
不
2004
精神
美利坚合众国
发动
7.73
不
2004
机会编号
美利坚合众国
发动
45.16
不
2012
好奇心
美利坚合众国
发动
26.80(1)
是
2013
玉兔
中国
月球
0.11
不
2019
玉兔二号
中国
月球
0.84(2)
是
2021
第一坚持不懈
美利坚合众国
发动
2.83(1)
是
2021
祝融。
中国
发动
1.30(3)
是
注：(1)截至2021年12月22日；(2)截至2021年9月29日；(3)截至2021年12月01日。
表格选项
3.2地外天体巡视的探测要求和关键技术
地外无人探测车的长期安全运行要求其能够在未知环境中找到风险最低的路线，为完成预定的科学探测任务提供支持。巡视器主要配备相机、惯性导航、雷达等传感器，结合轨道器、着陆器、飞行器等外部探测器的辅助，实现对环境的自主感知和导航定位，为控制系统进行避障和路径选择提供决策支持，保障无人探测车的自主安全巡视[86]。
3.2.1巡视设备自主环境的遥感感知
巡逻的环境感知主要包括地形三维重建和障碍物识别。苏联的月球车1号、2号主要以相机获取的图像为参考，依靠地面控制器的目视判读和遥控实现月面运动。后来，无人巡逻车开始广泛使用基于视觉的地形三维重建技术，实现巡逻车的自主避障和导航[87]。三维地形重建是巡逻行走和探测的基础。它主要利用导航、全景、避障相机获取的双目立体影像进行三维测绘，生成巡视周围大范围的地形信息，最终形成数字高程模型(DEM)、数字正射影像图(DOM)、地表粗糙度图、坡度图等测绘产品。结合巡视器的位置和姿态信息，可以支持路径规划任务，保证巡视器的安全运行[88]。三维地形重建任务的基本原理是利用立体摄像机获得的图像对，通过立体匹配算法计算同名图像点，获得视差图。然后以前方交会为基础，获取空间中物点的三维坐标信息，进一步生成局部数字高程模型，为场景中障碍物的判断和巡逻的导航定位提供有力支持[86]。
美国的精神号、机遇号和好奇号在视觉导航硬件和立体匹配算法上基本一致，在3D重建任务中采用以绝对值算法为匹配度量的立体匹配算法[87，89]。中国Yutu/Yutu-2生成DEM产品的主要过程是：将获取的立体影像与影像的姿态和方位参数相结合，生成核线影像；对立体图像进行稀疏匹配，通过光束调整优化图像的姿态信息。在稀疏特征点的基础上，进行密集匹配，得到密集匹配点，然后利用图像姿态信息进行前方交会，得到密集匹配点的三维坐标。根据三维点的覆盖范围，制作矩形块，通过克里金插值生成场地区域的DEM[90]。障碍物识别主要基于立体摄像机图像及其导数。最基本的方法是通过立体影像生成的数字高程模型来检测障碍物，这种方法已经广泛应用于工程任务中。
3.2.2巡逻自主视觉导航定位
巡逻队的高精度空间定位是其成功完成探索和研究任务的重要前提[91]。现有的巡逻定位方法主要有无线电定位法[92]、航位推算定位法[93]、天文定位法[94]和视觉定位法[95]。随着人工智能、计算机视觉等相关领域的快速发展，现有的巡视器控制系统已经广泛集成了基于视觉信息的导航定位模块，并依靠巡视器携带的立体相机实现地外天体巡视器的自主导航定位[96-97]。
视觉里程表是视觉定位方法的典型代表。巡逻车的连续定位是通过获取巡逻车的连续立体图像，然后利用匹配的方法找到前后帧立体图像之间的同名点，再根据同名点的分布位置计算出巡逻车在序列图像之间的位置和姿态变化信息[98]。此外，视觉里程表可以进一步与巡逻队自身的惯性导航和车轮速度表数据集成，以提高巡逻队的定位精度和可靠性。例如玉兔月球车通过视觉与惯性导航相结合，实现了1%的局部导航定位精度[99]。美国的精神号和机遇号还结合了两者的优点，减少巡逻车在光滑地形或斜坡上车轮打滑带来的误差，提高定位性能[100]。中国的田文一号火星车也采用了视觉里程表定位技术来提高自主导航的定位精度[101]。此外，在距离较近的相邻导航站之间获得的立体图像也可用于计算巡逻队的相对位置和姿态的变化。该方法已应用于我国玉兔号月球车的定位[102-104]。近年来，以SLAM(同步定位与测绘)技术为代表的新型视觉导航定位方法得到了快速发展和广泛应用，形成了丰富的视觉导航定位解决方案，如Mono-SLAM和ORB-SLAM系列[105]。其中，闭环检测通常是SLAM系统中的关键技术之一，它的成功应用有效消除了视觉里程表引入的相对误差积累。然而，闭环探测往往难以适用于通常没有回访的地外天体巡视探测等任务，从而限制了SLAM技术在深空探测中的应用。
此外，在已知卫星DEM或当地地形等外部参考信息的情况下，巡视器获取的影像还可以与轨道器、着陆器、飞行器等获取的航拍影像进行匹配。通过图像匹配定位，从而确定巡逻队在地图中的位置。1997年，JPL提出了综合利用轨道器、着陆器、巡视器等多源影像数据生成DEM实现地图构建和导航定位的概念[106]。文献[107]利用火星车影像获得的DEM实现与轨道器HiRISE影像的高精度匹配，定位精度可以比卫星影像高一个像素。在美国的火星2020任务中，除了常规的地面巡逻，NASA还向火星派出了一架名为Wit的无人机[108-109]。据此，参考文献[108]提出了一种空地图像匹配算法来估计巡逻队在无人机生成的局部地图中的位置。针对利用无人机探测具有大气条件的地外天体的新方式，作者所在团队提出了轨道器-无人机-巡视器图像协同的多分辨率图像匹配绝对定位框架，能够在轨道器全球坐标系中有效实现巡视器绝对定位。巡视定位仿真实验在同济大学月球与深空探测精密测绘综合实验场进行。实验结果验证了本文的可行性，可为国内后续类似工程任务提供参考。
4总结与展望
深空探测是世界航天大国空间探测和科技创新的战略制高点。中国在深空探测领域取得了显著成就，其中测绘遥感为深空探测任务的成功提供了关键的空间信息技术支撑。深空探测已成为测绘遥感科学技术的前沿和新战场。结合现状分析和未来深空探测任务要求，地外天体测绘与遥感仍面临诸多挑战和发展突破。
在周边遥感制图方面，结合大数据、云计算、深度学习等新技术，图像、激光等海量轨道器遥感数据的自动处理和融合制图是需要突破的关键技术。现有全球的准确性
在着陆导航的避障方面，未来的探测任务将通过着陆先验知识缺失或不完整的天体或区域，给自主导航和避障带来巨大挑战，如月球南极探测、木星探测、未知环境下的小行星探测等。此外，采样返回、精确定点着陆等科学探测任务将对自主导航和避障技术提出更高的性能要求。因此，提高自主导航避障的智能化和精细化是后续研究的主要目标。多源传感器最优融合的着陆导航和主被动光学成像一体化的遥感避障技术仍需深入研究，以实现深空着陆探测全过程的系统级自主导航避障。
在巡逻环境感知和导航定位方面，早期巡逻任务往往选择平坦地形作为探测路线，以确保巡逻安全，未来的探测任务将进一步考虑地形复杂但具有丰富科研价值的目标。为了满足巡视器在更复杂环境下的自主感知和导航定位需求，需要进一步综合利用多源多传感器数据，提高环境感知和导航定位的精度，同时充分利用深度学习、SLAM等人工智能技术，进一步提升巡视器的自主探测能力，确保巡视器在各种极端环境下的安全高效运行。
感谢
感谢国家航天局与航天工程中心、中国航天科技集团公司、中国科学院等单位的合作。同济大学航天测量、遥感与深空探测研究团队的其他成员也参与了本文的工作，在此表示感谢。
作者简介
第一作者简介：童晓华(1971-)，男，博士，教授，从事航天测量、遥感和深空探测研究。电子邮件： xhtong@tongji.edu.cn
初审：张艳玲
点评：宋
终审判决：金俊。
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