今年5月，哈工大计算机学院模式识别与智能系统研究中心刘鹏老师参与编撰的题为“太阳系天体高效原位探测”的项目列入《中国科协2020年重大科学问题与工程技术难题》评选候选。

中国科协推出的“重大科学问题和工程技术难题”征集遴选活动，旨在研判未来科技发展趋势，抓住科技创新突破口，前瞻谋划和布局前沿科技领域与方向，引导科学家、科研机构、企业合作开展科技攻坚，为全人类的繁荣进步、可持续发展贡献力量。

近年来，研究中心在“不确定环境下的主动感知与人机共生”领域的智能理论研究、算法技术研发及自主系统研制方面集中投入科研力量，在深空小天体测绘、导航与表面操作等方面积累了丰厚基础。

该项目由中国空间科学学会空间探测专委会推荐，属地球科学领域。

附文：

项目中文名：太阳系天体高效原位探测技术

项目英文名：High efficiency in-situ detection of celestialbodies in solar system

学科领域：地球科学

学科细分归类：大地测量学,空间物理学,地球物理学,其他

问题类型：工程技术

项目中文关键字：行星科学，原位探测，空间环境，智能感知，智能决策

项目内容：

人类对太阳系还有许多未解之谜，有太阳系起源与演化、地球生命起源等这样的大谜题，也有寻找地外生命，还有预测和防御小天体对地球撞击，如何发现、开发和利用地外天体资源这样的关乎人类命运的极大难题。

天体原位探测是指探测器在天体附近轨道或本体对其物理化学信息和样本进行采集和分析的航天活动。相比于地面观测，原位探测能够更有效地发现天体物理化学性质及其演变规律，产生更丰富的科学成果，进而推动太阳系科学谜题的破解。太阳系天体原位探测面临探测器飞行周期长，通信延时大，天体状态和环境不确定因素多等障碍。以地面观测信息为基础，探测器长时间逐次逼近天体，积累充分的环境和状态认知，最大程度地消除不确定性后再开展有效探测是当前任务的基本模式。该模式任务周期长，安全性风险大，测控成本高。例如，美国 OSIRIS-REx 探测器对近地目标 - 贝努小行星采样返回任务，仅采样前就要先期开展 2 年多的临近目标探查。对分布广、种类多、数目巨的太阳系小天体的认知较少与所需样本及信息多的矛盾，效率问题是原位探测的系统性、瓶颈性技术难题；必须改进探测模式与创新探测技术，高效提升科学产出，以实现太阳系认知科学的突破。高效原位探测技术是涉及到行星科学和信息科学的前沿交叉结果。对天体的科学探索依赖于科学仪器，而探测器为科学仪器提供了平台和工作条件。探测器导航、制导和控制（ GNC ）的技术能力直接决定科学仪器观测能力是否能以最佳状态发挥，进而决定科学探索的效率和效果。天体的物理化学性质和运行演变的规律是探测器 GNC 的先验知识。而先验知识的生成和运用又离不开状态感知、知识表达和动作决策等智能科学的理论、方法和技术。

继月球、火星之后，各航天强国高度重视开展小天体、木星系和外太阳系探索活动。 我国面临起步晚且有显著差距的现状，解决原位探测高效问题将可能实现跨越式发展，夯实行星科学基础研究，带动航天技术进步，促进科技强国建设。 综合分析太阳系探索的现状和技术趋势，解决原位探测效率问题的出路在于将以往的“先探后用”改为“探用一体”，实现任务级到任务内的迭代递进，即需要发展将天体环境知识的生成与探测过程信息的利用融为一体的技术能力。 利用在线数据生成知识，规划探测活动，自主迭代探查和利用过程，从而增加数据的广度、深度，大幅提升探测效率； 其中迭代的纽带是关于多变量天体环境知识，而过程的关键在于探测器智能感知和智能决策。 掌握天体环境状态和运行演化规律是人类开展原位探测的内在动机。

然而，对天体环境状态和运行演化规律的知识掌握甚少又是实施高效原位探测的最大障碍。以智能感知和智能决策为特征的“探用一体”的天体探测任务模式用基于知识的感知技术形成新体制导航，用基于感知的决策技术形成新体制制导。在智能感知和智能决策基础上研制新原理、新机制的探测器 GNC 设备和系统以及科学仪器是突破对未知的或知之甚少的天体高效原位探测技术障碍的重要途径。天体多物理场耦合作用机理是天体环境认知的关键要素。太阳系天体受到引力、太阳辐射、大气运动和磁场等多种物理场耦合作用，例如，雅尔科夫效应就是多物理场对小天体耦合作用的反映。各类物理场产生和作用的物理机制不同，存在多层次、多尺度变化和相互影响、通过耦合发挥作用的特点。天体多物理场耦合作用关系及其动态变化机理是太阳系探索的基础性科学问题；将其作为先验知识进行编码，内嵌于智能感知和智能决策过程之中，是提升探测效率的基本技术问题。

智能感知是探测器实时感知天体环境及其动态状态的信息数据和规划观测活动的过程。以往探测器的工程敏感器（如导航图像敏感器）和科学载荷（如多光谱相机）的物理机制有差异、观测条件和范围不同，在信息内容上既有冗余也有矛盾，在信息质量上存在分辨率与精度差异和时序失配等现象，降低了对环境和自身状态感知的效率。高效感知需要解决多源信息的获取规划和关联融合等问题；其中，获取规划问题研究包括过程信息采集的时间、空间条件，以有选择的主动信息采集方式实现高效感知，其目的性来源于任务的内在驱动和基于多场耦合作用机理的外在约束；信息关联融合问题从信息生成的物理机制角度研究数据的内在关系，达到足够快而准地表达环境状态和目标状态的目的，是探测过程智能决策的信息基础问题。

智能决策是针对不确定性，探测器以实现高效探测为目的动作行为生成过程，也是探测器与天体环境动态变化和欠观测信息之间的合作博弈问题。 面临复杂环境模型，探测器动作行为导致的探测回报稀疏且不可预测，合理构造安全性约束是制约探测效率的主要因素。 高效的智能决策要研究环境信息的实时获取和不确定度自主评估方法，并解决环境建模问题。 大数据、智能感知等技术是解决探测效率问题的有效途径； 如研究基于自我激励的自学习问题，克服探测回报稀疏性和不可预测性障碍； 研究在线重规划方法，具备的实时决策能力； 研究探测器动作行为连续性和稳定性问题，解决探测过程安全约束在线构造问题。 进而研制基于智能感知和智能决策的新体制导航制导与控制设备和科学载荷仪器，构造新探测模式，是突破任务周期短、科学发现多和探测器更安全的高效探测这一瓶颈性技术难题的有效途径。

太阳系天体类型丰富多彩； 如地球近邻金星和太阳系最大的卫星之一土卫六都有独特而丰富的科学价值； 高效原位探测技术显然有助于实现金星原位探测，穿越金星超级大气湍流，揭示其超级旋形成机制； 也有助于实现土卫六在甲烷海洋原位，探测有机物的构成，揭示是否存在生命新形态。 太阳系小天体承载着太阳系起源的早期信息和生命起源线索，也蕴含着矿物资源； 至今人类仅进行了几次绕飞和一触即走式原位探测，数据和样本积累太过缓慢。 小天体引力小，地形复杂未知，温度变化快，不确定因素多； 国际业界呼吁突破高效原位探测技术迫在眉睫，以使任务更安全同时，提升其科学发现效率，尽早实现相关前沿科学突破。

总之，以智能机器人为代表的现代技术的开发与应用，在实现太阳系天体原位高效探测工程和弯道赶超先进方面具有潜力，可使我们为人类探索太阳系及生命起源与演化前沿科学，贡献中国智慧、中国模式。

链接：

《中国科协2020年重大科学问题与工程技术难题》评选

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