基于Unity3D的月面复杂地形场景构建及模拟驾驶系统.pdf
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1、第6卷 第1期2 0 2 3年1月飞控与探测F l i g h tC o n t r o l&D e t e c t i o nV o l.6N o.1J a n u a r y2 0 2 3基于U n i t y 3 D的月面复杂地形场景构建及模拟驾驶系统*陈李炜1,曹 涛2,3,易建军1,张雪松1,赵逸凡1,王庆明1(1.华东理工大学 机械工程系上海2 0 0 2 3 7;2.上海航天控制技术研究所上海2 0 1 1 0 9;3.上海市空间智能控制技术重点实验室上海2 0 1 1 0 9)摘 要:为了验证未来月面复杂地形操控技术方案,基于U n i t y 3 D物理引擎对月表模型、月球物
2、理环境以及月面光照环境进行了模拟,设计并开发了一套用于模拟月球自主进行着陆点选址以及在线航天器着陆轨迹规划的系统。该模拟系统的工作过程包含了:基于面阵雷达与立体相机信息融合的局部月表重建、基于3 D重建结果的月表地形着陆代价的快速评估与自动着陆选址,以及使登陆器能够到达选址目标的最优燃料消耗着陆运动规划,实现了月球着陆器短距离自主选址着陆的模拟系统构建,同时也从仿真的角度初步验证了“地形重建-地形评估-自主选址-软着陆”这一自主着陆过程的可行性。关键词:U n i t y 3 D开发;月球登陆器;地形评估;软着陆 中图分类号:V 4 4 8.2 5文献标志码:A文章编号:2 0 9 6-5 9
3、 7 4(2 0 2 3)0 1-0 0 4 8-0 8A u t o n o m o u sC o m p l e xT e r r a i nS o f tL a n d i n gS i m u l a t i o nS y s t e mo fL u n a rL a n d e rB a s e do nU n i t y 3 DCHE NL i w e i1,C AOT a o2,3,Y I J i a n j u n1,Z HANGX u e s o n g1,Z HAOY i f a n1,WANGQ i n g m i n g1(1.D e p a r t m e n to
4、fM e c h a n i c a lE n g i n e e r i n g,E a s tC h i n aU n i v e r s i t yo fS c i e n c ea n dT e c h n o l o g y,S h a n g h a i 2 0 0 2 3 7;2.S h a n g h a iA e r o s p a c eC o n t r o lT e c h n o l o g yI n s t i t u t e,S h a n g h a i 2 0 1 1 0 9;3.S h a n g h a iK e yL a b o r a t o r yo
5、 fA e r o s p a c e I n t e l l i g e n tC o n t r o lT e c h n o l o g y,S h a n g h a i 2 0 1 1 0 9)A b s t r a c t:I no r d e r t ov e r i f yt h e t e c h n i c a l s c h e m eo f a u t o n o m o u s l a n d i n go nc o m p l e x l u n a r t e r r a i n f o r l u n a r l a n d e r s,t h i sp a p
6、 e rs i m u l a t e s t h e l u n a rs u r f a c em o d e l,l u n a rp h y s i c a l e n v i r o n m e n ta n dl u n a r i l l u m i n a t i o ne n v i r o n m e n tb a s e do nU n i t y 3 Dp h y s i c a l e n g i n e.A t t h es a m e t i m e,i td e s i g n sa n dd e v e l o p sas i m u l a t i o ns
7、 y s t e mf o rs i m u l a t i n gt h ea u-t o n o m o u s l a n d i n gs i t es e l e c t i o na n dr e a l-t i m e l a n d i n gt r a j e c t o r yp l a n n i n go f l u n a r l a n d e r s.T h ew o r k i n gp r o c e s so ft h es i m u l a t i o ns y s t e mi n c l u d e s:l o c a l l u n a r s u
8、 r f a c e r e c o n s t r u c t i o nb a s e do n t h e i n f o r m a t i o n f u s i o no f a r e a a r r a y r a d a ra n ds t e r e oc a m e r a,r e a l-t i m e a s s e s s m e n t o f l u n a r s u r f a c e t e r r a i n l a n d i n gc o s t a n da u t o m a t i c l a n d i n g l o c a t i o n
9、b a s e do n3 Dr e c o n s t r u c t i o nr e s u l t s,a n do p t i m a l f u e l c o n s u m p t i o nl a n d i n gm o t i o np l a n n i n gt oe n a b l et h e l a n d e rt or e a c ht h el o c a t i o nt a r g e t.T h es i m u l a t i o n s y s t e m o fs h o r t-r a n g e a u t o n o m o u sl o
10、 c a t i o nl a n d i n g o ft h el u n a rl a n d e ri sc o n s t r u c t e d,a n dt h e f e a s i b i l i t yo f t h ea u t o n o m o u s l a n d i n gp r o c e s so f“t e r r a i nr e c o n s t r u c t i o n-t e r r a i nl a n d i n gr i s ke-v a l u a t i o n-a u t o n o m o u s l a n d i n gp o
11、 i n t s e l e c t i o n-s o f t l a n d i n g”i sp r e l i m i n a r i l yv e r i f i e df r o mt h ep e r s p e c t i v eo fs i m u l a-t i o n.K e y w o r d s:U n i t y 3 Dd e v e l o p m e n t;l u n a r l a n d e r;t e r r a i ne v a l u a t i o n;s o f t l a n d i n g*收稿日期:2 0 2 2-0 3-1 1;修回日期:
12、2 0 2 2-0 9-2 8基金项目:上海航天创新基金(S A S T-2 0 1 9-0 8 0)作者简介:陈李炜(1 9 9 7),男,博士生。E-m a i l:1 8 9 1 6 3 0 9 2 9 11 6 3.c o m通信作者简介:易建军(1 9 6 9),男,博士,教授。E-m a i l:j j y i e c u s t.e d u.c n第1期陈李炜,等:基于U n i t y 3 D的月面复杂地形场景构建及模拟驾驶系统0 引 言航天飞行器在行星表面的自主软着陆是探索未知行星不可缺少的关键技术。载人或无人飞行器都不可避免地需要经过动力下降进行软着陆,为了着陆的平稳与安全
13、,一般情况下着陆点都选择地势开阔且平坦的地形。1 9 6 9年的载人登月任务A p o l l o1 1,飞行器在动力下降阶段借助发动机反推实现了减速,并通过人工控制进行避障飞行,最后垂直下降并软着陆于月表。然而,随着未来行星探索任务的扩展以及复杂化,飞行器面临不得不在复杂地形区域着陆的情况,对于行星地表的感知、评估选址,以及末端的制导着陆则非常关键。本文通过U n i t y 3 D物理引擎对这类复杂地形软着陆的情况开发了一套模拟系统,用作自主选址着陆方法的测试与验证的平台。本文所构建的复杂地形自主软着陆模拟平台是一个整合了月表地形感知、月表地形评估、自主选址与着陆规划的系统,从其技术构成而
14、言包含了场景三维重建技术、地形评估技术以及飞行器动力下降制导技术。月表地形感知的第一步是获取尽可能稠密的月表三维信息,本文所实现的月面地形表面重建是场景三维重建技术的应用扩展。该技术通常使用立体视觉传感器、激光雷达传感器或多种传感器的混合,并以多视图几何原理或光学成像获取重建对象的深度数据,随后进行数据预处理转化为点云数据,并通过配准算法实现点云信息的配准融合,最终将离散的点云转化为连续表面,把真实场景转换成符合计算机逻辑表达的数学模型。在以往的空间任务中常使用视觉传感器作为主要感知手段,例如小行星表面数字地形建模,行星表面重建工作中存在大量的基于立体视觉和立体光度测量方法。其中,前者基于三角
15、测量方法,得到视野中的像素偏差,随后基于极线约束像点进行标定1-3。该方法模拟了人类视觉的感知原理,但是算法复杂,对参数敏感导致稳定性和误差都会随着运行时间而恶化。后者基于立体成像和摄影测量的原理,从各种机载的传感器得到行星表面的深度数据,由于包含了反照率信息,在处理低入射角的图像时优势明显。但在实际使用中,该方法存在着形状特征被随机消除的缺点,会造成像素误差。另一方面,为了提升重建精度,需要更多的有关场景参数的额外数据量。基于单目序列图像的三维重建,通过几何投影的原理构建数字化三维模型,对场景参数的依赖度低,可以根据实际情况选择拟合方案以降低累积误差,同时随着算法复杂度降低,鲁棒性和实时性也
16、相应增强了4-6。近1 0年,随着激光雷达传感器的兴起,基于激光同步定位与地图构建(S i m u l t a n e o u sL o c a l i z a t i o na n dM a p p i n g,S L AM)方法开展的场景重建表现出了超越以往基于立体视觉重建方法的优秀性能。例如2 0 1 4年,L O AM算法提出了一种利用2轴激光雷达在6自由度范围内进行实时里程测量和地图绘制的方法,通过运动估计进行点云的运动补偿,实现了低漂移和低计算复杂度,无需高精度测距或惯性测量。在后续的工作中,大量学者基于该算法进行了改进,开发出了T-L O AM、L e G O-L O AM等性能
17、更好的方法7-8;同时对于面阵激光雷达的场景重建也设计了L i v o x-L O AM算法,针对扫描方式与传统机械雷达不同的问题,优化了点云特征的提取,适配了固态雷达,并表现出了不错的性能9。由于激光雷达的能量密度高,抗干扰能力更强,是近距离行星表面重建的新选择;另一方面,视觉传感器虽然对参数敏感,易受干扰,但是局部重建结果更为稠密。因此,本文在模拟系统中的月表地形重建采用了视觉-激光融合的月表重建方法,使用了面阵激光雷达的L i v o x-L OAM方法对月面进行重建模拟,同时也使用了视觉传感器作为协同重建的手段。快速的月面地形评估是实现自主软着陆选址的前提条件,在完成月表三维重建后,即
18、可开展月面复杂地形的评估,计算月表各区域的着陆安全性。近年来,随着无人车自主行驶、无人机自主降落任务对环境感知能力的需求增加,大量学者对复杂地形的可通过性和着陆安全性的评估技术开展了研究,这项关键技术对月表地形评估具有很高的参考价值。B.A y h a n和C.Kw a n1 0使用G a b o r特征和支持向量机方法以及S e g-N e t方法,对地形进行有效评估,为起伏地形上的无人机提供着陆安全性评估。2 0 2 0年,Y a nL.等1 1提出了一种从激光雷达点云中自主选择安全着陆点的新方法,采用了主成分分析(P r i n c i p a lC o m p o n e n tA n
19、 a l y s i s,P C A)和改进的面积增长算法检测平坦区域后,基于渐进样本一致性(P r o g r e s s i v eS a m p l eC o n s e n s u s,P R O S A C)算法实现平面拟合,以评估地形复杂度。94解决复杂地形的自动驾驶问题也需要先进行地形评估,有学者通过大量的地形样本数据集训练,得到了能够有效评估地形的神经网络模型。Y.K o b a y a s h i等1 2训练了一个高斯过程回归器(G a u s s i a nP r o c e s sR e g r e s s i o n,G P R),以预测车辆在地形上移动时的振动(作为地
20、形可通过性的度量),并结合R G B摄像机图像检测到的地形纹理特征对地形进行评估。M.Q u a n n等1 3提出了一种基于概率能量成本预测的越野导航策略,同样通过高斯过程回归器,实现了从当前机器人姿态、地形坡度(沿机器人运动方向)和灰度图像到运行功耗的映射。能量消耗的地图最终被用来预测路径穿越期间的累计能量消耗,这一类的方法往往需要获取机器人与地形的接触状态,以评判地形的可通过性。完成地形评估并确定着陆选址后,需要进行相对精确的软着陆,为此飞行器需要进行在线实时的软着陆运动规划。大量研究工作已经开发出针对动力下降制导问题的近似解决方案,其中以凸优化为主的在线轨迹优化算法在实际工程中有十分优
21、秀的表现。在文献 1 4的工作中,研究团队将飞行器在火星动力软着陆场景中的轨迹规划问题描述为一个非凸优化问题,并通过引入松弛变量,将松弛凸约束代替非凸约束进行问题凸化,证明了松弛凸约束对于该问题是无损的,最终得 到 一 个 二 阶 锥 规 划 问 题。在NA S A的A D A P T项目中验证了该算法的有效性。随后,该团队又对先前的燃料最优轨迹规划加以改进,优化了着陆误差1 5。随着人工智能算法的兴起,不少学者借助学习算法实现了实时软着陆规划,文献 1 6将迭代线性二次调节器作为控制器产生初始轨迹,并通过多层神经网络拟合制导策略,利用控制器监督策略学习得到可行的策略。考虑到机载计算机的处理能
22、力、地形评估算法的复杂度以及着陆运动规划运行的实时性要求,本文在模拟器中使用了面阵激光雷达与立体相机进行三维重建,并采用了一种复合的地形评估函数对地形着陆代价进行评估,在得到选址结果后,采用了基于凸优化的燃料最优的着陆规划,实现了飞行器在月面高度1 k m以下的软着陆。1 模拟系统构建1.1 软件架构模拟系统的软件架构主要分为两部分:基于U n i t y 3 D开发的着陆器飞行场景,以及基于机器人操作系统(R o b o tO p e r a t i n gS y s t e m,R O S)开发的传感器数据获取与处理系统。基于U n i t y 3 D物理引擎所开发的等比的仿真场景搭建与相
23、关功能(如图1所示),其具体内容包含了:图1 模拟器系统架构F i g.1 T h e s i m u l a t i o ns y s t e ma r c h i t e c t u r e05飞控与探测第6卷第1期陈李炜,等:基于U n i t y 3 D的月面复杂地形场景构建及模拟驾驶系统 1)仿真月表的构建:在U n i t y 3 D中使用地形制作插件绘制长、宽均为6 k m的月面地形,并模拟了月面常见的地形特征,例如:起伏的地形、多种尺寸的环形山、月坑。另一方面,为地形设置了高分辨率的碰撞模型。2)月球环境模拟:在U n i t y 3 D的场景物理属性中设置了月球重力,并将地面
24、摩擦和接触刚性设置为可调参数。3)飞行器特性模拟:在着陆器3 D模型的基础上,开发了其基本功能的仿真与实时动态参数的仿真,具体表现为设置了飞行器所具有的主发动机,调姿发动机的开关功能、可调节的矢量推力仿真、基于比冲参数的发动机燃料消耗计算、总体质量参数的动态变化仿真、飞行器质心变化仿真和飞行器刚体碰撞仿真。基于R O S开发的孪生缩比环境负责对视觉以及激光雷达传感器的数据仿真与处理,其具体内容包含了:1)孪生缩比场景的构建:将U n i t y 3 D中的整体场景进行1 0倍缩比,从而降低运行时的计算机资源占用率,提升孪生场景运行的实时性。2)传感器仿真:使用R O S中的虚拟立体相机仿真以及
25、虚拟激光雷达对飞行器下方的月表进行扫描,通过订阅R O S中的传感器数据话题实时回传仿真的深度图像与点云数据,作为重建算法的输入。3)相关算法的开发:进行月面地形重建、地形评估以及着陆轨迹规划的算法。基于U n i t y 3 D的仿真场景与基于R O S的孪生缩比场景之间通过UD P通信进行信息交互,U n i-t y 3 D将飞行器所在的位置、速度发送给R O S,而R O S将 自 主 选 址 和 着 陆 规 划 的 结 果 发 送 给U n i t y 3 D仿真场景,驱使飞行器通过发动机的控制实现最终的软着陆。1.2 月面自主选址软着陆流程模拟中的着陆流程(如图2所示)分为4个阶段:
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- 基于 Unity3D 复杂 地形 场景 构建 模拟 驾驶 系统
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