火星车通过性评估技术现状与展望

火星表面地形地貌复杂,且覆盖有松软的火星土壤,这使得火星车在巡视探测时面临大沉陷、高滑转,甚至不能通过的风险。因此,火星车通过性分析和路径规划对巡视探测至关重要。本文调研了美国索杰纳号、勇气号、机遇号、好奇号、毅力号和我国祝融号火星车的通过性评估策略与方法,并分析基于多信息融合、深度学习和数据驱动的通过性评估研究新进展。最后,对未来火星车通过性判断发展方向进行了展望。

高折展比载人月球应急返回车设计与分析

月球探测用应急返回车的相关技术研究是我国未来载人登月探测的重要任务。根据应急生保和月面短距离移动需求,本文从安全舒适性、操作可靠性和工作空间出发,设计了一种立方体载人月球应急返回车,对车身构型、折展模式、驱动方式、底盘结构、悬挂转向和车轮等多个模块进行了设计优化,并进行了试制和试验。结果表明,整车能够实现自动折展,具有较高的展/折比(大于17),满足行驶、转向、越障、爬坡等移动需求。

复杂地面车辙识别试验与验证

火星表面地形地貌复杂,为了保证火星车行驶安全,需要对巡视器周边土壤的图像信息进行判别和分类。首先,根据试验场地和图像信息等对图像进行预处理,建立鸟瞰图像。接着,以鸟瞰图像为基础建立图像块并建立数据集,建模集和预测集分别包含315组和135组数据。然后,在划分的数据集基础上建立神经网络模型,并对数据进行训练和分类。最后,根据得到的分类模型对图像进行分类,得到感兴趣区域。分类结果表明:应用ResNet50得到的模型其建模集和预测集的分类准确率分别为75.56%和81.48%。该方法可实现巡视器周边地表类型的分类,并提取图像的感兴趣区域,以便实现更为精准的判别,可用于实现火星车通过性感知、风险预测和路径规划,为未来智能星球车移动系统研制和探测提供理论和技术支持。