據美國宇航局:
1.隨著宇航員和漫游車探索未知世界,在沒有GPS等傳統導航系統的情況下,找到新的方法來導航這些物體至關重要 。2.依靠攝像頭和其他傳感器數據的光學導航可以幫助航天器——在某些情況下,宇航員自己——在肉眼難以導航的區域找到方向 。3.美國國家航空航天局的三名研究人員正在通過在3D環境建模、使用攝影的導航和深度學習圖像分析方面取得最新進展 , 進一步推動光學導航技術的發展 。
在月球表面這樣昏暗、貧瘠的景觀中 , 很容易迷路 。由于肉眼幾乎看不到明顯的地標,宇航員和漫游車必須依靠其他方式來繪制路線 。
隨著美國國家航空航天局執行從月球到火星的任務,包括探索月球表面和踏上這顆紅色星球的第一步,找到新的、有效的方法來導航這些新的地形將是至關重要的 。這就是光學導航的用武之地——一種利用傳感器數據幫助繪制新區域的技術 。
美國國家航空航天局位于馬里蘭州格林貝爾特的戈達德太空飛行中心是光學導航技術的領先開發商 。例如,GIANT(戈達德圖像分析和導航工具)通過生成小行星Bennu的表面3D地圖和計算到目標的精確距離,幫助指導OSIRIS-REx任務在小行星Bennus進行安全的樣本采集 。
現在 , 戈達德的三個研究小組正在進一步推動光學導航技術 。
虛擬世界開發
Chris Gnam是美國國家航空航天局戈達德的實習生,他領導了一種名為Vira的建模引擎的開發,該引擎已經能夠以比GIANT快100倍的速度渲染大型3D環境 。這些數字環境可用于評估潛在的著陸區域,模擬太陽輻射等 。
雖然消費級圖形引擎,如用于視頻游戲開發的圖形引擎,可以快速渲染大型環境,但大多數都無法提供科學分析所需的細節 。對于計劃行星著陸的科學家來說 , 每一個細節都至關重要 。

Vira可以快速有效地渲染環境的細節 。圖像:美國國家航空航天局
“Vira將消費者圖形建模師的速度和效率與GIANT的科學準確性相結合,”Gnam說 ?!斑@個工具將使科學家能夠快速模擬行星表面等復雜環境 ?!?br>Vira建模引擎正被用于協助LuNaMaps(月球導航地圖)的開發 。該項目旨在提高月球南極地區地圖的質量,這是美國國家航空航天局阿爾忒彌斯任務的關鍵探索目標 。
Vira還使用光線追蹤來模擬光線在模擬環境中的行為 。雖然光線追蹤經常用于視頻游戲開發,但Vira利用它來模擬太陽輻射壓力 , 這是指太陽光引起的航天器動量的變化 。

Vira可以準確地渲染間接照明,即即使一個區域沒有直接面對光源,它仍然被照亮 。圖像:美國國家航空航天局
用照片找到你的路
戈達德的另一個團隊正在開發一種基于地平線圖像的導航工具 。光學導航產品設計負責人Andrew Liounis領導著該團隊 , 與美國宇航局實習生Andrew Tennenbaum和Will Driessen以及美國宇航局DAVINCI任務的氣體處理負責人Alvin Yew一起工作 。
使用該算法的宇航員或漫游者可以拍攝一張地平線照片,程序會將其與探索區域的地圖進行比較 。然后,該算法將輸出拍攝照片的估計位置 。
使用一張照片 , 該算法可以輸出數百英尺左右的精度 。目前的工作正試圖證明,使用兩張或更多張圖片,該算法可以精確地定位到幾十英尺左右的位置 。
Liounis解釋說:“我們從圖像中獲取數據點,并將其與該地區地圖上的數據點進行比較 。” ?!斑@幾乎就像GPS使用三角測量一樣,但不是讓多個觀察者對一個物體進行三角測量,而是讓一個觀察者進行多個觀察,所以我們正在找出視線相交的地方 。”
這種技術可能對月球探測有用,因為很難依靠GPS信號來確定位置 。
一種用于探測隕石坑的視覺感知算法
為了實現光學導航和視覺感知過程的自動化,戈達德實習生Timothy Chase正在開發一種名為GAVIN(戈達德人工智能驗證和集成)工具包的編程工具 。
該工具有助于構建深度學習模型,這是一種經過訓練的機器學習算法,可以像人腦一樣處理輸入 。除了開發工具本身,Chase和他的團隊還在使用GAVIN構建一個深度學習算法,該算法將識別月球等光線不足地區的隕石坑 。
Chase解釋說:“在開發GAVIN的過程中,我們希望對其進行測試 ?!?。“這種識別低光天體中隕石坑的模型不僅將幫助我們學習如何改進GAVIN,而且它還將被證明對阿爾忒彌斯等任務有用,這將使宇航員首次探索月球南極地區——一個有大隕石坑的黑暗地區 ?!?br>隨著美國國家航空航天局繼續探索我們太陽系以前未知的領域,這樣的技術可以幫助行星探索至少簡單一點 。無論是通過開發新世界的詳細3D地圖、使用照片導航還是構建深度學習算法,這些團隊的工作都可以為新世界的地球導航帶來便利 。
作者:馬修·考夫曼,美國國家航空航天局戈達德太空飛行中心 , 馬里蘭州格林貝爾特 。
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