火星车通过性评估技术现状与展望

申彦; 邹猛; 党兆龙; 陈百超; 李玉琼

doi:10.37188/OPE.20233105.0729

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火星车通过性评估技术现状与展望

车辆通行评估 | 更新时间：2023-03-22

- 火星车通过性评估技术现状与展望
- Trafficability analysis for Mars rover： present and development
- 光学精密工程 2023年31卷第5期页码：729-745
- 作者机构：
  
  1.吉林大学工程仿生教育部重点实验室，吉林长春 130022
  2.中国空间技术研究院北京空间飞行器总体设计部，北京 100094
  3.中国科学院力学研究所中国科学院流固耦合系统力学重点实验室，北京 100190
- 作者简介：
  
  [ "申彦（1998-），男，山西临汾人，博士研究生，2020年于吉林大学获得学士学位，主要从事深空探测地面力学方向的研究。E-mail：shenyan20@mails.jlu.edu.cn" ]
  [ "邹猛（1978-），男，辽宁海城人，博士，教授，博士生导师，2018年于吉林大学获得博士学位，主要从事深空探测地面力学方向的研究。E-mail：zoumeng@jlu.edu.cn" ]
  [ "李玉琼（1982-），男，湖南娄底人，研究员，2010年于北京理工大学获得博士学位，主要从事车辆地面力学，星壤力学探测与模型构建研究。E-mail：liyuqiong@imech.ac.cn" ]
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目(52075217;51775233);中国科学院青年创新促进会项目(2018024)
- DOI：10.37188/OPE.20233105.0729
  中图分类号： TU411
- 收稿日期：2022-06-04，
  
  修回日期：2022-08-01，
  
  纸质出版日期：2023-03-10
- 稿件说明：
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申彦,邹猛,党兆龙等.火星车通过性评估技术现状与展望[J].光学精密工程,2023,31(05):729-745.

SHEN Yan,ZOU Meng,DANG Zhaolong,et al.Trafficability analysis for Mars rover： present and development[J].Optics and Precision Engineering,2023,31(05):729-745.
申彦,邹猛,党兆龙等.火星车通过性评估技术现状与展望[J].光学精密工程,2023,31(05):729-745. DOI： 10.37188/OPE.20233105.0729.

SHEN Yan,ZOU Meng,DANG Zhaolong,et al.Trafficability analysis for Mars rover： present and development[J].Optics and Precision Engineering,2023,31(05):729-745. DOI： 10.37188/OPE.20233105.0729.

摘要

火星表面地形地貌复杂，且覆盖有松软的火星土壤，这使得火星车在巡视探测时面临大沉陷、高滑转，甚至不能通过的风险。因此，火星车通过性分析和路径规划对巡视探测至关重要。本文调研了美国索杰纳号、勇气号、机遇号、好奇号、毅力号和我国祝融号火星车的通过性评估策略与方法，并分析基于多信息融合、深度学习和数据驱动的通过性评估研究新进展。最后，对未来火星车通过性判断发展方向进行了展望。

Abstract

The surface of Mars is a complex terrain covered with soft soil， which poses significant risks of subsidence， high slip， or even collapse for rovers exploring the planet. A thorough analysis of rover trafficability and effective path planning are crucial in mitigating these risks. This paper discusses a comprehensive review of the strategies and methods employed by the Sojourner， Spirit， Opportunity， Curiosity， Perseverance， and Zhurong rovers and the latest advances in trafficability assessment based on multi-information fusion， deep learning， and data-driven techniques. Finally， this paper outlines the prospects for advancing the field of rover trafficability assessment.

关键词

Keywords

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