基于光流散度估计的斜坡地形垂直行星着陆

小型轻量级航天器（如旋翼机和着陆器）进行斜坡地形的自主着陆面临重大挑战。由于这些车辆的处理能力和有效载荷有限，先进的深度学习方法和重型传感器变得不实用。飞行的昆虫（如蜜蜂）通过最小的神经和感官资源实现了出色的着陆，主要依赖于光流。通过调节流散度（即垂直速度除以高度的比值），它们实现了速度和高度同时指数衰减的平滑着陆。然而，为航天器在斜坡地形上适应这种生物仿生策略面临两个关键挑战：全局流散度估计掩盖了地形倾斜情况，基于散度的非线性控制在使用常规控制器时可能导致不稳定。本文提出一种非线性控制策略，利用两种不同的局部光流散度估计来调节垂直着陆中的推力和姿态。该控制律基于增量非线性动态反转来处理非线性光流散度。推力控制通过保持局部光流散度估计的平均值恒定来实现平滑的垂直下降，而姿态控制则利用它们的差异在着陆时将车辆与倾斜表面对齐。该方法在简化的二维航天器模型中进行数值仿真，测试范围包括各种斜坡和散度设定值。结果表明，调节平均散度可实现稳定的着陆，速度和高度呈指数衰减；使用散度差异可实现与倾斜地形的有效对齐。总体而言，该方法提供了一种稳健、低资源的着陆策略，增强了小型航天器自主任务可行性。