自动化技术可实现从月球到小行星以及更广阔空间的无与伦比的太空探索

OSIRIS-REx在样品场Nightingale上的俯视图，带有停车场供比较。

1969年，当阿波罗11号降落时，宇航员向窗外看去以区别于他们从月球地图中识别出的特征，并能够操纵着陆器以避免在岩石区域上方进行灾难性的着陆。50年后的今天，该过程可以实现自动化。区分特征（例如已知的陨石坑，巨石或其他独特的表面特征）可洞悉表面危险，从而帮助避免它们着陆。

美国国家航空航天局的科学家和工程师正在通过在下降过程中分析图像来使行星导航和着陆的技术日趋成熟-这一过程称为“地形相对导航（TRN）”。这项光学导航技术已包含在NASA最新的火星探测器“恒心号”中，该装置将在2021年登陆TRN时对TRN进行测试，为未来的登月计划以及未来的月球飞行任务铺平了道路。在NASA最近的起源，光谱解释，资源识别，安全，Regolith Explorer（OSIRIS-REx）任务即走（TAG）事件中也使用了TRN，以收集小行星Bennu的样本，以便更好地了解其特征和小行星的运动。

自2018年到达Bennu以来，OSIRIS-REx航天器已经绘制并研究了其表面，包括地形和照明条件，为TAG做准备。夜莺陨石坑是从四个候选地点中选出的，这是基于它的大量可采样材料和航天器的可及性。

10月20日，OSIRIS-REx航天器成功导航到Bennu小行星的表面并收集了一个样本。

工程师通常使用基于地面的光学导航方法来导航接近本努（Bennu）的OSIRIS-REx航天器，在那里将航天器拍摄的新图像与三维地形图进行比较。在TAG期间，OSIRIS-REx使用称为自然特征跟踪的TRN系统在船上实时执行了类似的光学导航过程。与机载地形图相比，在TAG下降期间拍摄了样本位置的图像，并重新调整了航天器的轨迹以瞄准着陆点。将来也可以使用光学导航，以最大程度地降低与在太阳系其他陌生环境中着陆有关的风险。

自2009年以来，美国国家航空航天局（NASA）的月球侦察轨道器（LRO）便从轨道获取了图像。LRO项目科学家Noah Petro表示，为着陆任务做准备的一项挑战是，对于任何特定的着陆点，在每种光照条件下都缺乏高分辨率，窄角相机图像。这些图像对于自动着陆系统很有用，因为自动着陆系统需要农历新年特定时间的照明数据。但是，NASA可以使用LRO的月球轨道激光测高仪（LOLA）收集高分辨率的地形数据。

佩特罗说：“ LOLA数据和其他地形数据使我们能够形成月球的形状，并在将来或过去的任何时间照亮月球，从而可以预测月球的表面。”

Artemis宇航员踏上月球的艺术家概念。

使用LOLA数据，将太阳角度叠加在三维高程图上，以在特定日期和时间对表面特征的阴影进行建模。NASA科学家已经进行了数十亿次月球激光测量，因此知道了月球和LRO在太空中的位置和方向。随着时间的推移，这些测量值将被编译为月球表面的网格图。将着陆过程中拍摄的图像与此主地图进行比较，以便可以用作Artemis计划一部分的着陆器具有另一种工具来安全地导航月球地形。

彼得说，月球表面就像一个指纹，没有两个风景是相同的。地形可以用来确定航天器在月球上方的确切位置，可以像法医科学家一样比较图像，比较犯罪现场的指纹，以将已知人员与未知人员进行匹配，或者将航天器在飞行中的位置进行匹配。

降落后，TRN可以在地面上用于帮助宇航员导航载人的漫游车。作为NASA月球可持续性概念的一部分，该机构正在考虑使用可居住的移动平台（例如RV）和月球地形车（LTV）来帮助机组人员在月球表面行驶。

宇航员通常可以在无压力的流动站（如LTV）中短距离行驶数英里，只要他们有路标来引导他们即可。但是，更远的距离更具挑战性，更不用说南极月球上的太阳总是很低的情况，这增加了能见度方面的挑战。越过南极开车就像早上早上向东直驶汽车一样–光线可能刺眼，地标可能会失真。借助TRN，尽管计算机可以更好地检测到危险，但即使在光照条件下，宇航员也可能能够更好地导航南极。

速度是使用TRN降落航天器与使用它来驾驶载人流浪者之间的关键区别。着陆要求更快地捕获和处理图像，图像之间的间隔短至一秒。为了弥合图像之间的差距，机载处理器使航天器保持在正确的轨道上以安全着陆。

“当您移动得较慢时，例如在小行星周围绕行或OSIRIS-REx绕行时，您就有更多的时间来处理图像，”马里兰州NASA Goddard的航空工程师卡罗莱纳·雷斯特雷波（Carolina Restrepo）说，该公司致力于改善月球的当前数据产品表面。“当您快速移动-下降和降落时-没有时间了。您需要在航天器上拍摄图像并尽可能快地对其进行处理，并且图像必须完全自主。”

自动化的TRN解决方案可以满足人类和机器人探索者在我们太阳系中唯一位置的导航需求，例如OSIRIS-REx在Bennu的岩石表面上对TAG所面临的光学导航挑战。由于执行LRO等任务，阿尔Art弥斯宇航员可以使用TRN算法和月球地形数据来补充地表图像，以便着陆并安全地探索月球的南极。

Restrepo说：“我们正在尝试通过结合现有的数据类型来预测未来地形相关导航系统的需求，以确保我们可以为沿未来轨迹和着陆点的关键位置建立最高分辨率的地图。”“换句话说，我们既需要用于科研目的又要用于导航的高分辨率地图。”