CN109597415A - 基于月球表面安全着陆区的巡视器路径规划方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于月球表面安全着陆区的巡视器路径规划方法及系统，获得月球表面安全着陆区，假设巡视器在月表的当前位置位于所选择的月球表面安全着陆区的格网A中，其目标位置位于格网B中；从遍历得到的从A点到B点的所有通路中删除不安全通路；针对剩下的安全通路，计算每一条通路的平均平坦区百分比，计算每一条通路的距离；针对每一条通路的平均平坦区百分比及每一条通路的距离赋予权重获得计算每一条巡视路线的加权评价因子，加权因子WR最小的通路即为巡视器从A点到B点的最优路径本发明兼顾巡视器路线的安全性和距离，加权评价生成最优路线。

Description

基于月球表面安全着陆区的巡视器路径规划方法及系统

技术领域

本公开涉及行星遥感数字图像处理和行星表面数字地形分析技术领域，特别是涉及基于月球表面安全着陆区的巡视器路径规划方法及系统。

背景技术

月球作为地球的天然卫星，是人类深空探测的首选目标，月球探测和研究对于我国科技、经济和社会发展等方面具有重大战略意义。

从20世纪60年代至今，美国和前苏联等国家先后发射了多个系列的月球着陆探测器。限于工程技术和科学水平，早期的月球着陆探测器(如Luna和Surveyor系列)不具备障碍识别和安全着陆区选择能力，因此其着陆成功率非常低。后期美国的Apollo着陆器系列则是由宇航员观测着陆区形貌，手工操纵控制系统来实现安全着陆区选择，较大的提高了着陆成功率。现今，月表着陆区选择多是通过基于月表数字高程模型(DEM)数据分析月表的形貌，提取月表的坡度、粗糙度和撞击坑密度等地形因子来选择预选着陆区。比如，美国在未来的行星着陆探测任务中提出了基于激光雷达三维成像的着陆自主避障技术，但该技术仅停留在方案设计阶段，并未得到具体实现并应用。此外，俄罗斯Luna-25月球着陆器计划于2019年发射并着陆于月表近南极区域，着陆安全区选择要求平坦且坡度小于7°。我国未来CE-4号和CE-5号着陆区任务将要着陆于月球南极艾肯盆地和风暴洋区域，前人使用分辨率为～59m的月球激光高度计数据分析，其着陆区99％区域坡度小于15°，94％区域坡度小于5°，是一个适合着陆的平坦区域。着陆器成功着陆于月表之后，将会释放出巡视器。巡视器是着陆器的有效载荷，着陆后是独立、完整的移动探测器。巡视器通过携带的全景和地形相机在着陆点及其周围区域进行巡视，进而对月表环境、形貌和物质成分进行探测和研究。以我国成功探测任务“嫦娥三号”(CE-3)为例，“玉兔号”月球车对周围环境的感知是利用其自身的立体视觉系统实现的。立体视觉系统由其自身的导航相机、全景相机和避障相机等成像传感器与惯导、里程计等位置、姿态测量装置组成。利用立体视觉系统，“玉兔号”将获取其近距离前进路线和探测点周围的影像信息，可以实现月面巡视探测器的导航定位，并提取探测区域的精细地形信息。从以上月表着陆任务选择安全着陆区的方法可以看出，其实现过程和结果存在以下三个问题：

(1)着陆区的选择多基于DEM数据生成的月表地形因子(比如，起伏、坡度、粗糙度和撞击坑密度等)进行统计分析，选择安全性较高的着陆区。但是月球表面DEM数据的精度较低(十米级别)，而月球着陆区表面存在着大量的米级甚至分米级的负地形(撞击坑、沟槽)和正地形(皱脊，陡坡和石块等)对象，是着陆器着陆和巡视器路径规划的潜在威胁。DEM数据的分辨率较低，难以对预选着陆区的形貌和米级威胁进行全面、细致的研究。

(2)现有技术中没有系统、准确的描述月表地形因子的安全评价阈值，难以定量的对月表着陆区安全性进行综合评价和选择。以坡度为例，没有描述着陆区安全坡度阈值的评价方法，也没有验证坡度位于阈值区域内适合着陆的正确性。

(3)现有技术缺少对安全着陆后释放的巡视器进行动态长距离的路径规划的方法。巡视器上搭载的立体相机视域有限，只能在其相机视域近距离范围内选择下一步巡视路径，难以动态生成长距离的最优路线。

发明内容

为了解决现有技术的不足，本公开的实施例子提供了基于月球表面安全着陆区的巡视器路径规划的方法，能够在准确的选择了月球表面安全着陆区之后进行精确的路径规划。

为了实现上述目的，本申请采用以下技术方案：

基于月球表面安全着陆区的巡视器路径规划方法，包括：

获得月球表面安全着陆区，假设巡视器在月表的当前位置位于所选择的月球表面安全着陆区的格网A中，其目标位置位于格网B中，根据网格A和网格B的位置，生成一个以AB为对角线的矩形R；矩形R中的正方形格网的行数和列数分别是m和n；

以矩形R的左上角A网格为起点，以向右、向下和斜向下遍历到矩形右下角B点的所有通路；

从遍历得到的从A点到B点的所有通路中删除不安全通路；

针对剩下的安全通路，计算每一条通路的平均平坦区百分比，计算每一条通路的距离；

针对每一条通路的平均平坦区百分比及每一条通路的距离赋予权重获得计算每一条巡视路线的加权评价因子WR，加权因子WR最小的通路即为巡视器从A点到B点的最优路径。

进一步的技术方案，所述根据网格A和网格B的位置，生成一个以AB为对角线的矩形R，如果格网A位于格网B的左上方，直接生成矩形R；否则，经过左右或上下翻转，生成以格网A为左上角，格网B为右下角的矩形R，假设从网格A到网格B的所有路径经过的格网都在矩形R中，不能超出矩形R的范围。

进一步的技术方案，删除不安全通路时，取出遍历得到的从A点到B点的所有通路，假设通路共有P_Num条，第b条通路为Path[b]，b∈[1,P_Num]，通路Path[b]的网格个数为GNum[b]，第c个网格的平坦区百分比为F(Path[b][c])，如果F(Path[b][c])小于百分比安全阈值AFapM，那么认为第b条通路Path[b]包含巡视器巡视的不安全区域，将第b条通路Path[b]删除，此时剩下的安全通路共有P_Num'条，组成新的通路文件D'。

进一步的技术方案，从文件D'中取出所有通路，计算每一条通路的平均平坦区百分比，第b条通路的平坦区百分比

进一步的技术方案，从文件D'中取出所有通路，计算每一条通路的距离，如果下一个网格为上一个网格的右方和下方，即Grid[1]和Grid[2]，那么两个网格之间的距离为网格边长l，否则两个网格之间的距离为假设第b条通路中相邻两个格网中共有t₁种右方和下方的关系，t₂种斜下方的关系，那么第b条通路的距离为矩形R中从左上角A点走到右下角B点的最远距离Dis_max＝(m+n-1)*l，将所有通路的距离归一化，第b条通路的归一化距离NDis[b]＝Dis[b]/Dis_max。

进一步的技术方案，计算每一条巡视路线的加权评价因子，巡视器在月表巡视时，从A点到B的距离和巡视路线的安全性同等重要，都赋予0.5的权重，第b条通路的加权评价因子WR_b＝1-0.5*AF[b]+0.5*NDis[b]，加权因子WR最小的通路即为巡视器从A点到B点的最优路径。

进一步的技术方案，获得月球表面安全着陆区的方案为：针对栅格格式的高分辨率遥感影像数据，使用双阈值图像分割方法对月球表面正负微地形进行识别，将识别结果划分为出阴影区、光照区和平坦区，每个区域用不同的数值表示，得到三值图像；

三值图像中，针对预选着陆区进行正方形网格划分，计算每一个格网的平坦区百分比，具体为该格网中划分为平坦区的像元个数与该格网中总的像元个数之比，生成一张预选着陆区平坦区百分比栅格图像；

计算以往月球成功着陆探测任务的着陆区的平坦区百分比，统计成功着陆区的平均平坦区百分比作为月球着陆区安全性的评价阈值；

将预选着陆区中的每一个格网的平坦区百分比与评价阈值进行比较，小于评价阈值，则为不安全格网，大于等于评价阈值为安全网格，生成预选着陆区安全评价结果的栅格图像。

进一步的技术方案，所述栅格格式的高分辨率遥感影像数据存储格式是将行星表面空间分割成有规律的网格，每一个网格称为一个单元，然后在各单元上赋予相应的灰度值来表示行星表面光度，每一个单元的位置由它的行列号定义，所表示的实体位置隐含在栅格行列位置中，单元的尺寸能够表示真实的月表对象的大小，称为遥感影像数据的分辨率。

进一步的技术方案，使用双阈值图像分割方法对月球表面正负微地形进行识别，通过设置两个不同的阈值将图像分为三部分，最佳划分结果为使得三部分之间的灰度差别最大。

进一步的技术方案，使用双阈值图像分割方法时，首先将遥感影像的值域线性拉伸到[0,255]，遥感影像中任一点的灰度值为v，遥感影像中灰度最大值和最小值为V_max和V_min，线性变换后的灰度值为v'，其变换公式为v'＝(V_max-V_min)/255*(v-V_min)，变换后v'的值向下取整，保证变换后的遥感影像的灰度值也为整数，{0,1,2,i,…,255}表示变换后的遥感图像中的整数灰度取值，令n_i表示灰度取整数i的像元个数，那么该灰度值i在图像中出现的概率为p_i＝n_i/(N_row*N_col)，遥感影像其行数和列数分别为N_row和N_col。

进一步的技术方案，假设遥感影像图像分割的两个灰度阈值为k₁和k₂，k₁的变化范围为k₁∈[0，255]，k₂的值要大于k₁，变化范围为k₂∈(k₁，255]，k₁和k₂都为整数，每次变化的步长为1，k₁和k₂每变一次，输入的遥感图像的灰度值被划分为三部分A、B和C，其灰度值域分别为[0,k₁)，[k₁,k₂)和[k₂,255]；A、B和C三部分的类间方差为(σ_B)，当σ_B得到最大值时，图像分割A、B和C三部分之间具有最大的类间方差，此时的双阈值k₁和k₂，为该遥感图像分割的最优阈值k^* ₁和k^* ₂，将遥感影像划分为最优结果A*、B*和C*。

进一步的技术方案，A、B和C三部分的类间方差计算公式为：

其中P₁、P₂和P₃为A、B和C三部分的灰度取值概率之和，即A、B和C三部分中的像元个数所占遥感图像总像元个数的比例，其计算公式为：

m₁、m₂、m₃和m_G分别是图像分割后A、B、C三部分和图像整体的平均灰度值，具体计算公式为：

进一步的技术方案，使用k^* ₁和k^* ₂双阈值对当前遥感影像进行分类，遍历输入遥感影像中的每一个像元的灰度值v'，将灰度值v'落入[0,k^* ₁)的像元分类为阴影区A*，其像元值重新设置为0；灰度值落入(k^* ₁,k^* ₂]的像元划分为平坦区B*，其像元值重新设置为1；灰度值落入(k^* ₂,255]的像元划分为光照区C*，其像元值重新设置为2，原输入遥感影像变为一个像元取值仅为0、1和2的三值图像I'。

进一步的技术方案，假设月球探测任务的预选着陆区是一个规则的矩形区域H，左上角HL的经纬度分别为(Lon_L,Lat_L)，右下角HR的经纬度分别为(Lon_R,Lat_R)，预选着陆区划分的正方形格网边长为l，那么将预选着陆区H划分为(Lat_L-Lat_R)/l行，(|Lon_L-Lon_R|/l)列的规则格网。

进一步的技术方案，假设以往月球成功着陆任务次数为nl，第a次成功着陆任务为M_a，a为整数，a∈[1,nl]。以M_a着陆器着陆位置为中心，生成边长为l的正方形格网G_a'，计算M_a着陆区网格G_a'的平坦区百分比Fap_Ma，所有成功着陆区以着陆点为中心的网格的平坦区百分比生成后，计算其平均值AFapM可以作为评价网格安全性的指标。

本公开的实施例子还公开了基于月球表面安全着陆区的巡视器路径规划系统，包括：

路径区域生成单元，假设巡视器在月表的当前位置位于所选择的月球表面安全着陆区的格网A中，其目标位置位于格网B中，根据网格A和网格B的位置，生成一个以AB为对角线的矩形R；

路径遍历单元，以矩形R的左上角A网格为起点，以向右、向下和斜向下遍历到矩形右下角B点的所有通路；

路径加权评价和最优路径选择单元，从遍历得到的从A点到B点的所有通路中删除不安全通路；

针对剩下的安全通路，计算每一条通路的平均平坦区百分比，计算每一条通路的距离；

针对每一条通路的平均平坦区百分比及每一条通路的距离赋予权重获得计算每一条巡视路线的加权评价因子，加权因子WR最小的通路即为巡视器从A点到B点的最优路径。

其中，路径区域生成单元中，如果格网A位于格网B的左上方，直接生成矩形R；否则，经过左右或上下翻转，生成以格网A为左上角，格网B为右下角的矩形R，假设从网格A到网格B的所有路径经过的格网都在矩形R中，不能超出矩形R的范围。

一种应用，上述方法及系统还可应用至面向火星及太阳系其他行星探测任务的安全着陆区选择和巡视器路径规划。

与现有技术相比，本公开的有益效果是：

本公开的技术方案基于高分辨率遥感影像识别月表微地形，通过着陆区网格的平坦区百分比来选择安全着陆区及规划巡视器路线的方法。与现有技术相比，具有以下有益效果：基于月表高分辨遥感影像，通过双阈值图像分割算法能够识别出分米级别的月表正负地形；统计以往成功着陆区的平坦区百分比，定量描述和确定了安全网格的平坦区百分比阈值，将着陆区划分为安全和不安全网格；遍历生成当前网格和目标网格之间的通路，兼顾巡视器路线的安全性和距离，加权评价生成长距离的最优路线。

附图说明

构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。

图1为本公开实施例子月球背面冯卡门撞击坑及我国“嫦娥四号”月球着陆探测任务预选着陆区范围(白色矩形)；

图2为本公开实施例子CE-4号预选着陆区NAC影像拼接图，其中白色部分为数据空缺区域；

图3为本公开实施例子CE-4号预选着陆区NAC影像双阈值分割结果，其中黑色表示阴影区，白色表示光照区，灰色表示平坦区；

图4(a)-图4(b)为本公开实施例子CE-4号预选着陆区局部区域双阈值图像分割结果。上图为NAC影像，下图为对应的图像分割结果，黑色表示阴影区，白色表示光照区，剩下的灰色区域为平坦区；

图5为本公开实施例子CE-4号预选着陆区0.01度网格平坦区百分比计算结果图；

图6为本公开实施例子Luna17任务成功着陆区，正方形为0.01度格网，中心为Luna17着陆点，右侧为双阈值图像分割结果，黑色为阴影区，白色为光照区，灰色为平坦区；

图7为本公开实施例子平坦区百分比叠加在NAC影像拼接图之上，其中网格A和B为巡视器的当前和目标网格，矩形AB为路径遍历的范围；

图8为本公开实施例子巡视器从A网格移动到B网格的三种路线，其中路线1代表最短距离路线，路线2代表最安全路线，而路线3是综合距离和安全性的最优路线。

具体实施方式

应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。

需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。

本公开实施例子的目的是通过高分辨率(分米级)遥感影像数据对月球表面正负微地形进行识别，实现一种基于着陆区平坦百分比因子来划分着陆器安全着陆区和巡视器长距离动态路线规划。

本公开实施例子中，基于高分辨率(分米级)遥感影像数据，使用双阈值图像分割方法对月球表面正负微地形进行识别并提取出平坦区百分比，解决之前基于DEM数据进行月表形貌分析的分辨率低问题；本发明通过统计月球成功着陆任务的着陆区平坦百分比，实现安全着陆区平坦百分比阈值的确定，解决之前难以定量描述和确定月表地形因子的安全阈值的问题；本发明通过对巡视器当前点和目标点之间进行路径遍历和加权评价的方法，实现兼顾安全性和最短距离的最优路径生成，解决巡视器难以动态规划长距离的最优路线的问题。

本申请的一种典型的实施方式中，提供了一种月球表面安全着陆区选择方法，具体步骤包括：

(1)月表遥感影像图像分割

本公开实施例子的输入数据为高分辨率的行星遥感影像数据，其存储为栅格格式。存储格式是将行星表面空间分割成有规律的(正方形)网格，每一个网格称为一个单元(像素)，然后在各单元上赋予相应的灰度值来表示行星表面光度，每一个单元的位置由它的行列号定义，所表示的实体位置隐含在栅格行列位置中，单元的尺寸能够表示真实的月表对象的大小，称为遥感影像数据的分辨率。

正负微地形是行星表面分米级的，能够代表地形起伏和变化的对象或构造。月表正地形包括皱脊、陡坡和石块等，而月表负地形包括撞击坑和沟槽等。这些正负微地形是着陆器着陆和巡视器巡视的威胁。行星表面的正负微地形由于起伏会在光照下形成背面的阴影区和正面的明亮区。因此，本公开基于高分辨率的遥感影像，通过数字图像处理中的双阈值分割算法来识别遥感图像中的阴影区和明亮区(行星表面的微地形)，除去阴影区和光照区剩下的区域即为月表平坦区。

图像分割是把图像分成各具特性的区域并提取感兴趣目标的技术和过程。Otsu是一种基于阈值的图像分割算法，它是利用图像的灰度直方图，以目标与背景的类间方差最大来动态地确定图像的最佳分割阈值，从而得到相应的二值化图像。当取最佳阈值时，目标和背景两部分之间的灰度差别(类间方差)应该是最大的。本公开通过图像分割将月表分为阴影区、光照区和平坦区三部分，因此使用双阈值Otsu图像分割算法，设置两个不同的阈值将图像分为三部分，最佳划分结果为使得三部分之间的灰度差别最大。

双阈值Otsu图像分割参数和流程如下：

输入遥感影像：I，其行数和列数分别为N_row和N_col，分辨率为r；

遥感影像的灰度：v，为整数，其最大值和最小值为V_max和V_min；

图像分割的灰度阈值：k₁和k₂，其中k₁<k₂，将遥感影像的灰度分为三部分A、B和C，其灰度值域分别为[0,k₁)，[k₁,k₂)和[k₂,255]；

图像分割最佳灰度阈值：k^* ₁和k^* ₂，其中k^* ₁<k^* ₂，将遥感影像的灰度分为三部分A*、B*和C*，其灰度值域分别为[0,k^* ₁)，[k^* ₁,k^* ₂)和[k^* ₂,255]；

为了保证输入遥感影像的灰度值域的一致性，首先将遥感影像的值域线性拉伸到[0,255]。遥感影像中任一点的灰度值为v，线性变换后的灰度值为v'，其变换公式为v'＝(V_max-V_min)/255*(v-V_min)。变换后v'的值向下取整，保证变换后的遥感影像的灰度值也为整数。{0,1,2,i,…,255}表示变换后的遥感图像中的整数灰度取值，让n_i表示灰度取整数i的像元个数，那么该灰度值i在图像中出现的概率为p_i＝n_i/(N_row*N_col)。

假设遥感影像图像分割的两个灰度阈值为k₁和k₂，k₁的变化范围为k₁∈[0，255]，k₂的值要大于k₁，变化范围为k₂∈(k₁，255]。k₁和k₂都为整数，每次变化的步长为1。k₁和k₂每变一次，输入的遥感图像的灰度值被划分为三部分A、B和C，其灰度值域分别为[0,k₁)，[k₁,k₂)和[k₂,255]。A、B和C三部分的类间方差(σ_B)的计算公式为：

其中P₁、P₂和P₃为A、B和C三部分的灰度取值概率之和，即A、B和C三部分中的像元个数所占遥感图像总像元个数的比例，其计算公式为：

m₁、m₂、m₃和m_G分别是图像分割后A、B、C三部分和图像整体的平均灰度值，具体计算公式为：

当σ_B得到最大值时，图像分割A、B和C三部分之间具有最大的类间方差，此时的双阈值k₁和k₂，为该遥感图像分割的最优阈值k^* ₁和k^* ₂，将遥感影像划分为最优结果A*、B*和C*。

使用k^* ₁和k^* ₂双阈值对当前遥感影像进行分类。遍历输入遥感影像中的每一个像元的灰度值v'，将灰度值v'落入[0,k^* ₁)的像元分类为阴影区A*，其像元值重新设置为0；灰度值落入(k^* ₁,k^* ₂]的像元划分为平坦区B*，其像元值重新设置为1；灰度值落入(k^* ₂,255]的像元划分为光照区C*，其像元值重新设置为2。原输入遥感影像变为一个像元取值仅为0、1和2的三值图像I'。

(2)着陆区格网平坦百分比生成

月表着陆探测任务的预选着陆区是一个较大的范围，其不同位置具有不同的形貌特征。为了详细的描述预选着陆区不同位置的平坦区百分比因子，需要将预选着陆区进行正方形网格划分。

假设月球探测任务的预选着陆区是一个规则的矩形区域H，左上角HL的经纬度分别为(Lon_L,Lat_L)，右下角HR的经纬度分别为(Lon_R,Lat_R)。预选着陆区划分的正方形格网边长为l，那么将预选着陆区H划分为(Lat_L-Lat_R)/l行(向下取整)，(|Lon_L-Lon_R|/l)列(向下取整)的规则格网。

计算每一个格网的平坦区百分比Fap。遍历预选着陆区的所有格网，假设当前格网为G，是三值图像I'中的一个子区域，格网可以是0.01度边长的网格,其中包含了N＝(l/r)*(l/r)个像元。统计格网G中划分为平坦区(像元值等于1)的像元个数N₁，格网G的平坦区百分比Fap＝N₁/N。计算预选着陆区A中的每一个格网G的平坦区百分比,此时形成的图像为预选着陆区平坦区百分比栅格图像。

(3)平坦区百分比安全阈值确定

为了使用预选着陆区网格的平坦区百分比来选择安全着陆区，需要定量描述和确定安全网格的平坦区百分比阈值。本发明计算以往月球成功着陆探测任务的着陆区的平坦区百分比，统计成功着陆区的平均平坦区百分比作为月球着陆区安全性的评价阈值。

假设以往月球成功着陆任务次数为nl，第a次成功着陆任务为M_a，a为整数，a∈[1,nl]。以M_a着陆器着陆位置为中心，生成边长为l的正方形格网G_a'。使用步骤(1)和(2)所述的图像双阈值分割和网格平坦区百分比计算方法，计算M_a着陆区网格G_a'的平坦区百分比Fap_Ma。所有成功着陆区以着陆点为中心的网格的平坦区百分比生成后，计算其平均值AFapM可以作为评价网格安全性的指标。对于任一需要评价安全性的月表着陆区网格G，如果其Fap<AFapM，则认为该网格为不安全格网，不适合作为月表着陆区；如果Fap>＝AFapM，则认为该网格为安全网格，可以作为月表着陆任务的着陆区，并且Fap越大，在该网格着陆的安全性和成功性也越高。

(4)安全区域评价和选择

使用安全网格平坦区百分比阈值AFapM对预选着陆区平坦区百分比栅格图像中的每一个网格进行评价，将其分为安全格网和不安全格网。安全网格的像元值重新赋值为1，不安全网格的像元值重新赋值为0，生成预选着陆区安全评价结果的栅格图像。

本公开的另一实施例子还公开了巡视器路径规划方法，包括：

(1)巡视器路径遍历

月表探测任务的着陆器成功着陆之后，会释放出巡视器，对着陆区及其周围进行形貌、成分和矿物等数据进行收集、分析和研究。本公开的实施例子提出一种兼顾距离和安全性的路径规划方法，该方法包括路径遍历和加权评价两个步骤。

假设巡视器在月表的当前位置位于格网A中，其目标位置位于格网B中，A和B都是着预选着陆区平坦区百分比栅格图像中的格网。根据网格A和网格B的位置，生成一个以AB为对角线的矩形R。如果格网A位于格网B的左上方，直接生成矩形R；否则，经过左右或上下翻转，生成以格网A为左上角，格网B为右下角的矩形R。假设从网格A到网格B的所有路径经过的格网都在矩形R中，不能超出矩形R的范围。

以矩形R的左上角A网格为起点，以三方向(向右、向下和斜向下)遍历到矩形右下角B点的所有通路。该遍历通路算法的参数和流程如下：

矩形R的行数为m，列数为n；

当前遍历的网格：Grid，其行列号为row和col，row∈[0,m-1]，col∈[0,n-1]；

遍历的下一个网格：Grid[k]，k＝1,2,3，分别为当前网格Grid的右方、下方和斜下方的相邻网格，其行列号分别为ii[k]和ij[k]；

step1：创建文件、堆栈和数组，当前网格初始化；

创建通路文件D，用于存储所有遍历生成的从A到B的通路，将每一条通路中网格的行列号存储，一行存储一条通路；

创建空堆栈S，用于存储当前遍历路径上的网格；

创建状态数组status，存储矩形R中所有网格的遍历状态。如果一格网的状态＝0，表明该格网没有被遍历过；如果一格网的状态＝1，表明该格网已经被当前路径遍历过；

创建通路遍历的三方向存储数组dir[3][2]＝{{0,1},{1,0},{1,1}}；

将A点作为遍历的起点(当前点)，Grid＝A；

step2：遍历当前格网Grid，调用遍历函数PathTraverse(Grid)；

a如果当前网格Grid的行列号row＝m-1并且col＝n-1，表明当前格网即为右下角目标网格B，已经从A点遍历到B点，完成了一次通路生成；

将堆栈S中所有存储的网格节点依次取出，按顺序输出存储到通路文件D中，退出函数PathTraverse(Grid)；

b如果当前网格Grid的行列号row>＝m或者col>＝n，表明当前网格Grid的行列号row或col已经超出了矩形R的内部范围，退出函数PathTraverse(Grid)；

c如果步骤a和b都不满足，依次三方向循环遍历当前格网Grid的相邻格网Grid[k]：

For(int k＝0；k<3；k++)

计算下一个网格Grid[k]的行列号，ii[k]＝row+dir[k][0]；ij[k]＝col+dir[k][1]；

如果下一个网格Grid[k]的行列号满足ii[k]<m和ij[k]<n，并且该网格没有被遍历过(status[Grid[k]]＝0)

将该格网Grid[k]的遍历状态设为1，即status[Grid[k]]＝1；

将该格网的行列号添加到堆栈S中，即S.push(Grid[k]))；

转到步骤step2，递归调用遍历函数，将下一个网格Grid[k]作为当前网格进行遍历，即PathTraverse(Grid[k])；

递归调用完成后，将网格Grid[k]的状态设置为0，即status[Grid[k]]＝0；

回溯将上一个网格从堆栈中S取出，即S.pop()；

End For

(2)路径加权评价和最优路径选择

step1：删除不安全通路。从文件D中取出遍历得到的从A点到B点的所有通路。假设通路共有P_Num条，第b条通路为Path[b]，b∈[1,P_Num]。通路Path[b]的网格个数为GNum[b]，第c个网格的平坦区百分比为F(Path[b][c])。如果F(Path[b][c])<AFapM，那么认为第b条通路Path[b]包含巡视器巡视的不安全区域，将第b条通路Path[b]从文件D中删除，此时剩下的安全通路共有P_Num'条，组成新的通路文件D'。

step2：从文件D'中取出所有通路，计算每一条通路的平均平坦区百分比。第b条通路的平坦区百分比

step3：从文件D'中取出所有通路，计算每一条通路的距离。如果下一个网格为上一个网格的右方和下方，即Grid[1]和Grid[2]，那么两个网格之间的距离为网格边长l，否则两个网格之间(斜下方)的距离为假设第b条通路中相邻两个格网中共有t₁种右方和下方的关系，t₂种斜下方的关系，那么第b条通路的距离为矩形R中从左上角A点走到右下角B点的最远距离Dis_max＝(m+n-1)*l。将所有通路的距离归一化，第b条通路的归一化距离NDis[b]＝Dis[b]/Dis_max。

step4：计算每一条巡视路线的加权评价因子。巡视器在月表巡视时，从A点到B的距离和巡视路线的安全性同等重要，都赋予0.5的权重。第b条通路的加权评价因子WR_b＝1-0.5*AF[b]+0.5*NDis[b]。加权因子WR最小的通路即为巡视器从A点到B点的最优路径。

本公开的实施例子还公开了一种月球表面安全着陆区选择系统，包括：

月表遥感影像图像分割单元，针对栅格格式的高分辨率遥感影像数据，使用双阈值图像分割方法对月球表面正负微地形进行识别，将识别结果划分为出阴影区、光照区和平坦区，每个区域用不同的数值表示，得到三值图像；

着陆区格网平坦区百分比生成单元，三值图像中，计算每一个格网的平坦区百分比，具体为三值图像的子区域中划分为平坦区的格网个数与该子区域中总的像元个数之比；

计算预选着陆区中的每一个格网的平坦区百分比，生成一张预选着陆区平坦区百分比栅格图像；

平坦区百分比安全阈值确定单元，通过统计月球成功着陆任务的着陆区平坦区百分比，统计成功着陆区的平均平坦区百分比作为月球着陆区安全性的评价阈值；

安全区域评价和选择单元，根据计算预选着陆区中的每一个格网的平坦区百分比与评价阈值进行比较，小于评价阈值，则为不安全格网，大于等于评价阈值为安全网格，生成预选着陆区安全评价结果的栅格图像。

本公开的实施例子还公开了巡视器路径规划系统，该系统基于月球表面安全着陆区选择方法或系统获得月球表面安全着陆区；

假设巡视器在月表的当前位置位于所选择的月球表面安全着陆区的格网A中，其目标位置位于格网B中，A和B都是着陆区平坦区百分比图像F中的格网，根据网格A和网格B的位置，生成一个以AB为对角线的矩形R，如果格网A位于格网B的左上方，直接生成矩形R；否则，经过左右或上下翻转，生成以格网A为左上角，格网B为右下角的矩形R，假设从网格A到网格B的所有路径经过的格网都在矩形R中，不能超出矩形R的范围；

包括路径遍历单元，以矩形R的左上角A网格为起点，以向右、向下和斜向下遍历到矩形右下角B点的所有通路；

路径加权评价和最优路径选择单元，从遍历得到的从A点到B点的所有通路中删除不安全通路；

针对剩下的安全通路，计算每一条通路的平均平坦区百分比，计算每一条通路的距离；

针对每一条通路的平均平坦区百分比及每一条通路的距离赋予权重获得计算每一条巡视路线的加权评价因子，加权因子WR最小的通路即为巡视器从A点到B点的最优路径。

为了使得本领域技术人员能够更加清楚地了解本申请的技术方案，以下将结合具体的实施例与对比例详细说明本申请的技术方案。

(1)研究区和遥感图像

本公开的实例以中国“嫦娥四号”(CE-4)着陆探测任务的预选着陆区为研究目标。CE-4号预选着陆区位于月球背面南极艾肯盆地内的冯卡门撞击坑，范围为(45°S-46°S,176.4°E-178.8°E)，如图1所示。

本公开的实例使用美国月球勘测轨道器(LRO)上搭载的窄角相机影像(NAC)影像。NAC影像的空间分辨率约为～50cm，是现今能够获得的月表最高分辨率的遥感影像，远高于月表DEM数据的空间分辨率(10m级别)。图2为使用NAC影像拼接的覆盖CE-4号预选着陆区的影像图。

(2)遥感图像双阈值分割

对每一幅NAC影像进行双阈值分割，将月表影像分为阴影区、平坦区和光照区。将分割后的NAC影像进行拼接，生成覆盖CE-4号预选着陆区的双阈值图像分割栅格图，如图3所示。CE-4号预选着陆区局部区域双阈值图像分割结果如图4(a)-图4(b)所示，可以看出撞击坑和沟槽等负地形形成的阴影区和光照区能够识别和分割出来。

(3)网格平坦区百分比生成

将CE-4号预选着陆区划分为规则正方形格网，每个划分的网格为0.01度的正方形格网。本发明实例中的CE-4号预选着陆区可以划分成100行，240列的0.01度的规则格网。统计CE-4号预选着陆区中每一个网格的平坦区百分比(平坦区面积占整个网格面积的比例)，生成一张CE-4号预选着陆区平坦区百分比栅格图，如图5所示。

(4)安全平坦区百分比阈值确定

月球以往成功着陆任务包括前苏联的Luna系列(Luna17和Luna21)，美国的Surveyor系列(Surveyor1、Surveyor3、Surveyor5、Surveyor6和Surveyor7)和Apollo系列(Apollo11、Apollo14、Apollo15、Apollo16和Apollo17)以及我国的“嫦娥三号”(CE-3)探测器。本发明计算月球成功着陆任务的着陆区的平坦区百分比，作为评价月表网格安全性的阈值。以前苏联的Luna17任务为例，其着陆器着陆于月球正面，着陆点经纬度为(-35.00°,38.24°)。以着陆区点为中心，创建0.01度的正方形区域，使用双阈值图像分割，将该正方形区域划分为阴影区、平坦区和光照区，统计Luna17着陆区正方形网格的平坦区百分比，如图6所示。所有成功着陆任务着陆点为中心的0.01度网格的平坦区百分比的平均值等于0.6，可以作为网格安全平坦区百分比的阈值。

(5)着陆区安全性评价

根据平坦区百分比阈值，对CE-4号预选着陆区划分的网格进行评价。当网格平坦区百分比大于等于阈值时，网格是安全着陆区网格，否则是不安全的网格。

(6)巡视器路径规划

本公开的实例以CE-4号着陆区中的网格A和网格B作为巡视器的当前和目标网格，矩形AB由12行、17列的网格组成，如图7所示。首先使用通路遍历算法遍历出从A点到B点的所有路线，然后删除掉含有网格平坦区百分比小于0.6的通路路线。其次，计算出每条通路的归一距离和平均平坦区百分比。最后，根据距离和安全的加权值来选择最优通路。距离最短的路线、平均平坦区百分比最高的路线和最优路线如图8所示。

本公开的实施例子基于月表高分辨遥感影像，通过双阈值图像分割算法识别出分米级别的月表正负微地形；统计以往成功着陆区的平坦区百分比，定量描述和确定了安全网格的平坦区百分比阈值，将着陆区划分为安全和不安全网格；遍历生成当前网格和目标网格之间的通路，兼顾巡视器路线的安全性和距离，加权评价生成最优路线。本发明面向月球安全着陆区选择和巡视器路径规划，也可应用于太阳系其他可着陆行星和小行星表面。

以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.基于月球表面安全着陆区的巡视器路径规划方法，其特征是，包括：

获得月球表面安全着陆区，假设巡视器在月表的当前位置位于所选择的月球表面安全着陆区的格网A中，其目标位置位于格网B中，根据网格A和网格B的位置，生成一个以AB为对角线的矩形R；矩形R中的正方形格网的行数和列数分别是m和n；

以矩形R的左上角A网格为起点，以向右、向下和斜向下遍历到矩形右下角B点的所有通路；

从遍历得到的从A点到B点的所有通路中删除不安全通路；

针对剩下的安全通路，计算每一条通路的平均平坦区百分比，计算每一条通路的距离；

针对每一条通路的平均平坦区百分比及每一条通路的距离赋予权重获得计算每一条巡视路线的加权评价因子WR，加权因子WR最小的通路即为巡视器从A点到B点的最优路径。

2.如权利要求1所述的基于月球表面安全着陆区的巡视器路径规划方法，其特征是，所述根据网格A和网格B的位置，生成一个以AB为对角线的矩形R，如果格网A位于格网B的左上方，直接生成矩形R；否则，经过左右或上下翻转，生成以格网A为左上角，格网B为右下角的矩形R，假设从网格A到网格B的所有路径经过的格网都在矩形R中，不能超出矩形R的范围。

3.如权利要求1所述的基于月球表面安全着陆区的巡视器路径规划方法，其特征是，删除不安全通路时，取出遍历得到的从A点到B点的所有通路，假设通路共有P_Num条，第b条通路为Path[b]，b∈[1,P_Num]，通路Path[b]的网格个数为GNum[b]，第c个网格的平坦区百分比为F(Path[b][c])，如果F(Path[b][c])小于百分比安全阈值AFapM，那么认为第b条通路Path[b]包含巡视器巡视的不安全区域，将第b条通路Path[b]删除，此时剩下的安全通路共有P_Num'条，组成新的通路文件D'。

4.如权利要求3所述的基于月球表面安全着陆区的巡视器路径规划方法，其特征是，从文件D'中取出所有通路，计算每一条通路的平均平坦区百分比，第b条通路的平坦区百分比

5.如权利要求4所述的基于月球表面安全着陆区的巡视器路径规划方法，其特征是，从文件D'中取出所有通路，计算每一条通路的距离，如果下一个网格为上一个网格的右方和下方，即Grid[1]和Grid[2]，那么两个网格之间的距离为网格边长l，否则两个网格之间的距离为假设第b条通路中相邻两个格网中共有t₁种右方和下方的关系，t₂种斜下方的关系，那么第b条通路的距离为矩形R中从左上角A点走到右下角B点的最远距离Dis_max＝(m+n-1)*l，将所有通路的距离归一化，第b条通路的归一化距离NDis[b]＝Dis[b]/Dis_max。

6.如权利要求5所述的基于月球表面安全着陆区的巡视器路径规划方法，其特征是，计算每一条巡视路线的加权评价因子，巡视器在月表巡视时，从A点到B的距离和巡视路线的安全性同等重要，都赋予0.5的权重，第b条通路的加权评价因子WR_b＝1-0.5*AF[b]+0.5*NDis[b]，加权因子WR最小的通路即为巡视器从A点到B点的最优路径。

7.如权利要求1所述的基于月球表面安全着陆区的巡视器路径规划方法，其特征是，获得月球表面安全着陆区的方案为：针对栅格格式的高分辨率遥感影像数据，使用双阈值图像分割方法对月球表面正负微地形进行识别，将识别结果划分为出阴影区、光照区和平坦区，每个区域用不同的数值表示，得到三值图像；

三值图像中，针对预选着陆区进行正方形网格划分，计算每一个格网的平坦区百分比，具体为该格网中划分为平坦区的像元个数与该格网中总的像元个数之比，生成一张预选着陆区平坦区百分比栅格图像；

计算以往月球成功着陆探测任务的着陆区的平坦区百分比，统计成功着陆区的平均平坦区百分比作为月球着陆区安全性的评价阈值；

将预选着陆区中的每一个格网的平坦区百分比与评价阈值进行比较，小于评价阈值，则为不安全格网，大于等于评价阈值为安全网格，生成预选着陆区安全评价结果的栅格图像。

8.一种应用，其特征是，上述权利要求1-7任一所述的方法还可应用至面向火星及太阳系其他行星探测任务的巡视器路径规划。

9.基于月球表面安全着陆区的巡视器路径规划系统，其特征是，包括：

路径区域生成单元，假设巡视器在月表的当前位置位于所选择的月球表面安全着陆区的格网A中，其目标位置位于格网B中，根据网格A和网格B的位置，生成一个以AB为对角线的矩形R；

路径遍历单元，以矩形R的左上角A网格为起点，以向右、向下和斜向下遍历到矩形右下角B点的所有通路；

路径加权评价和最优路径选择单元，从遍历得到的从A点到B点的所有通路中删除不安全通路；

针对剩下的安全通路，计算每一条通路的平均平坦区百分比，计算每一条通路的距离；

针对每一条通路的平均平坦区百分比及每一条通路的距离赋予权重获得计算每一条巡视路线的加权评价因子，加权因子WR最小的通路即为巡视器从A点到B点的最优路径；

其中，路径区域生成单元中，如果格网A位于格网B的左上方，直接生成矩形R；否则，经过左右或上下翻转，生成以格网A为左上角，格网B为右下角的矩形R，假设从网格A到网格B的所有路径经过的格网都在矩形R中，不能超出矩形R的范围。

10.一种应用，上述权利要求9所述的系统还可应用至面向火星及太阳系其他行星探测任务的巡视器路径规划。