配资企业排名前十澳大利亚的AI技术，在月球表面探测上发生了革命吗？基于陨石坑图像的位置测量

澳大利亚的AI技术，在月球表面探测上发生了革命吗？基于陨石坑图像的位置测量

11月23日 10:30发布配资企业排名前十

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美国国家航空航天局的无人绕月探测器月球轨道飞行器( LRO )拍摄的月球背面。以斜长岩为主要成分的高地扩大，表面被碰撞陨石坑所覆盖( NASA/gsfc/Arizona state university )

澳大利亚南澳大利亚州城市阿德莱德的人工智能( AI )研究小组的目标是利用独自开发的宇宙技术，革命性地改变无人轨道环绕探测器调查月球表面的方法。【图片】解说基于月球表面测绘陨石坑的探测器位置测量这一创新的AI新技术在第一阶段用于月球表面调查，但实际上有可能应用于所有行星表面的调查。如果过去有地图化的目录数据，就可以将其作为基准点来利用。在专业杂志Astrodynamics上刊登被受理的、对此次研究进行总结的论文中，研究小组开发的位置测量技术“Stella ( space craft crater-based localisation for lunar mapping，月球表面测绘) STELLA是符合月面地图化长期探测计划的、基于碰撞陨石坑的划时代AI活用航行路线处理技术。阿德莱德大学的AI for Space研究小组和安迪·托马斯宇宙资源研究所所属的博士课程结业研究者索菲亚·麦克劳德在接受采访时通过电子邮件指出，由于宇宙空间没有像GPS那样的卫星定位系统，探测器需要用自己的方法测量当前位置。虽然有电波测距等各种各样的位置确定方法，但据说这些方法可能会产生数km的误差。而基于陨石坑的导航技术( CBN )是基于视觉的路线确定技术，使用陨石坑所在月球表面的图像来确定探测器的位置。正如马克路和研究小组在论文中所证实的那样，研究表明STELLA可以达到比传统的月球表面探测方法高得多的精度。 ■探测器上搭载的摄像机拍摄到月球表面的图像后，CBN将检测图像中的陨石坑，并与现有陨石坑目录中的已知陨石坑进行匹配。根据该匹配结果确定探测器的位置，麦克罗德说明。据悉，该过程纯粹以位置推测为目的，CBN并不制作新的地图，而是以陨石坑为目标，推算出探测器的当前位置。 ■必需的目录环形山目录是基于环形山的导航系统的CBN中不可缺少的。因为CBN会从探测器的相机拍摄到的月球表面的图像中自动检测出陨石坑，并与目录中的陨石坑进行匹配。可见陨石坑的必要性根据马克罗德的说法，该系统在没有陨石坑或完全有阴影的区域，仅凭拍摄到的月球表面的图像无法推测位置。但是，据说STELLA可以在月球(包括极域和大型陨石坑)的所有地区发挥作用。在绕月探测器的情况下，如果STELLA能够使用利用进入阴影区域之前和之后拍摄的图像生成的位置估计值来估计探测器的轨道路径，则宏道将继续。这意味着即使在通过月球南极所见的永久阴影区域的上空，环绕探测器也能够推测月球表面的位置。麦克罗德说，这次论文提出了关于基于视觉的探测器导航系统的首次综合性研究，该系统是为了长期的绕月探测计划而设计的。

对日本的月球资源探测计划TSUKIMI的关键技术

■自主功能的内置CBN只要取得最初的“优秀”月球表面图像就能自主动作。麦克罗德解释说，这是一幅包含足够多可以清楚识别的陨石坑的图像。据说CBN将调查在取得的图像内可以看到的所有陨石坑的表面图案。 ■基于视觉的航行系统在这样的系统中，利用搭载照相机“目视”探测器的周围，根据视觉线索当前位置算出可能性。麦克罗德解释说，这与如何利用视觉来理解人类现在在哪里非常相似。据说通过利用AI的基于视觉的该系统，可以将误差缩小到米级的精度。其理由是，只要掌握探测器的正确位置和朝向哪个方向，就可以测量探测器的传感器检测出的所有对象物的位置。在实现这个技术上，AI有多重要呢？麦克罗德指出，能够将基于陨石坑的导航系统应用于伴随长期绕月探测困难的状况，多亏了AI。据悉，利用AI，无论月球表面是明亮还是昏暗，相机是从正上方还是斜向观察表面，是崎岖的地形还是平坦的，系统都能够识别陨石坑。 STELLA为了满足预定在不久的将来实施的日本月球资源探测计划“TSUKIMI (使用海月、太赫兹波进行的月球表面的广域水能资源探测)”中进行位置测量的必要性而正在进行开发。预定于2028年发射的TSUKIMI，以从月球轨道上对月球表面进行调查，探索水等资源为主要目的。阿德莱德大学正在开发的陨石坑底座的位置测量演算法无疑是确定月球资源所在的准确位置的关键。 ■总的来说，根据马克路的说法，研究小组开发的AI管线，可以实现远远超过传统电波测距系统的米级精度的自主位置测量。麦克罗德说，结果是，可以绘制出对月球科学至关重要的资源的准确地图，对月球表面活动来说，可以准确地计划基础设施和居住地在哪里。

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