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申请/专利权人：东方空间技术(山东)有限公司;东方空间(江苏)航天动力有限公司;东方空间技术(北京)有限公司;东方空间(海南)科技有限公司

摘要：本发明提供一种登月航天器着陆控制方法、装置及设备，所述方法包括：获取目标航天器在着陆阶段的传感器数据；根据所述传感器数据，确定所述目标航天器所处着陆范围的至少一个环境特征；根据所述至少一个环境特征，确定所述目标航天器的着陆路径；获取所述目标航天器的至少一个执行器的反馈数据；根据所述着陆路径、至少一个执行器的反馈数据和目标航天器所处着陆范围的至少一个环境特征，调整至少一个执行器的控制参数，控制所述执行器处于目标状态；控制所述目标航天器在目标状态下按照着陆路径进行着陆。本发明的方案可以增强对外太空非常态环境的感知和适应能力，提高登月着陆的精确性和可靠性，实现航天器自主导航和智能决策。

主权项：1.一种登月航天器着陆控制方法，其特征在于，包括：获取目标航天器在着陆阶段的传感器数据；根据所述传感器数据，确定所述目标航天器所处着陆范围的至少一个环境特征；根据所述至少一个环境特征，确定所述目标航天器的着陆路径；获取所述目标航天器的至少一个执行器的反馈数据；根据所述着陆路径、至少一个执行器的反馈数据和目标航天器所处着陆范围的至少一个环境特征，调整至少一个执行器的控制参数，控制所述执行器处于目标状态；控制所述目标航天器在目标状态下按照着陆路径进行着陆；其中，确定所述目标航天器所处着陆范围的至少一个环境特征的地形感知模型的训练过程如下：根据月球表面地理特征，确定决策树分裂节点特征集；在所述分裂节点特征集中随机选择N个分裂节点特征，构建m个决策树，其中每一个决策树包含N个分裂节点；获取预设地形数据集的地形数据；将所述地形数据输入m个决策树，按照预设分裂节点特征对数据进行分类，得到m个分类结果；取m个分类结果中占比最多的结果输出，得到预测结果；将所述预测结果与真实结果进行比较，计算当前m个决策树与N个分裂节点特征下的准确率；调整m与N的取值，得到至少一个准确率；将所述准确率取值最高时对应的m与N值确定为最终参数值，得到所述地形感知模型；其中，m和N均为正整数；训练过程具体包括，预先收集大规模的月球表面地形数据，对数据进行预处理，包括去噪、滤波、数据对齐处理；通过收集的地形数据，利用深度学习算法构建地形感知模型，使用收集到的地形数据进行模型的训练和优化，达到准确感知和分析航天器所处环境特征的效果；地形感知模型的训练过程具体为：设置一m参数值，m取值100；在训练过程中，m的值通过观察模型误差确定，选取模型误差稳定时的m值，m参数表示决策树的数量值；初始化分裂节点特征集，所述分裂节点特征集包含S个分裂节点特征，S大于N，N为一个决策树的分裂节点个数；其中，所述分裂节点特征包括：海拔高度、坡度、坡向、光照状况、土壤类型、地貌特征、地表覆盖类型、地表纹理和地形曲率；根据所述分裂节点特征，在训练集数据样本中有放回的随机抽取m个样本集，作为每一棵决策树的根节点处样本集；初始化一N值，在分裂节点特征集中随机抽取N个节点特征，抽取m次，构建m棵决策树，其中每一棵决策树有N个分裂节点；输入地形数据进行预测，m个决策树根据节点特征进行分类，输出m个分类结果；最终模型预测结果通过投票得到，选取预测结果中占比最多的预测结果作为最终预测结果；计算在此时m与N值下的预测准确率并打印；调整N值，重新随机在分裂节点特征集中抽取分裂节点特征，构建决策树，即基分类器；再次对输入数据进行预测，并计算准确率；选取预测准确率最高时的m与N值作为最终参数值，得到所述地形感知模型。

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