2025年大学《空间科学与技术》专业题库-行星表面机器人的样本采集

2025年大学《空间科学与技术》专业题库——行星表面机器人的样本采集考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、简述行星表面低重力、真空、温差剧变和粉尘环境对机器人样本采集系统设计的主要挑战，并针对其中两个挑战，分别提出相应的技术解决方案或设计考虑。二、某行星表面机器人采用轮式移动机构，需要在平坦但覆盖有松散沙尘的地面上导航至目标采样点。简述在该环境下，机器人可能采用的主要导航方式，并比较其中两种导航方式（例如，基于视觉的SLAM与基于惯性导航的deadreckoning）的优缺点。三、假设机器人需要采集深埋地下的样本。简述钻探式样本获取系统的基本工作原理。在设计中，需要考虑哪些关键因素（至少列举四点）以确保钻探成功并获取有价值的样本信息？四、描述行星表面机器人样本存储系统需要满足的主要要求。为什么长期、可靠的样本存储对于行星探测任务至关重要？请结合实际任务场景说明。五、设想一个场景：机器人正在执行样本采集任务时，突然遭遇沙尘暴，导致能见度急剧下降，并可能影响机器人关键传感器的工作。请分析此时机器人可能面临的危险，并提出应对策略，包括机器人自身采取的措施和可能的地面控制中心干预措施。六、简述影响行星表面机器人样本采集任务规划的关键因素。一个优化的任务规划应如何平衡采样效率、样本价值、机器人能耗和任务风险之间的关系？七、比较和contrast（比较并对比）行星表面机器人样本采集与地球环境下的样本采集（例如，地质勘探或考古挖掘）在目标、环境、技术手段和面临的工程挑战等方面的主要异同。八、阐述传感器融合技术在行星表面机器人样本识别与定位中的应用。选择一种具体的传感器融合方法（例如，视觉与激光雷达融合），简述其工作原理，并说明其在提高样本识别准确性和鲁棒性方面的优势。试卷答案一、挑战与解决方案：*挑战1：低重力：影响机器人运动控制、姿态稳定和着陆精度。解决方案：采用适应性强的移动机构（如履带或特殊轮胎），优化控制算法以利用低重力特性，设计轻质高强度的结构材料。*挑战2：温差剧变：对机器人电子元件、机械结构和样本存储系统造成热冲击和可靠性问题。解决方案：采用隔热、热管、相变材料等热控技术，选用宽温域工作材料，设计冗余和容错机制。*其他挑战及解决方案：真空环境要求材料选择考虑出气率和空间环境（辐射、微流星体）防护；粉尘影响需考虑密封、防尘、清洁机制和传感器性能保护。二、导航方式与比较：*主要导航方式：基于视觉的SLAM（同步定位与地图构建）、基于惯性导航的deadreckoning（航位推算）、星载导航（若可用）、地形相对导航等。*SLAM优点：全局地图构建能力强，可自主探索未知环境。缺点：对光照、纹理、特征变化敏感，易陷入局部最优，计算量大，易受粉尘干扰。*DeadReckoning优点：可在无光或无视觉特征环境下工作，实时性好。缺点：误差随时间累积（漂移严重），依赖精确的初始姿态和传感器精度，不适合长距离或复杂地形导航。*其他方式简述：星载导航依赖天体，地形相对导航依赖已知参考点。三、钻探系统原理与关键因素：*工作原理：通过旋转钻头、冲击装置或两者结合，破碎并移除行星表面物质，到达预定深度后获取样本（直接取芯或收集粉末/岩屑）。*关键因素：1.钻头设计与材料：必须适应行星地质特性（硬度、脆性），具备高耐磨性和足够的破碎能力，材料需考虑真空热性能。2.能源供应：钻探是高耗能过程，需稳定可靠的能源系统支撑。3.样本保护与传输：钻取的样本需有效收集、密封，防止在传输和存储过程中污染或损失。4.环境适应性：系统需能承受温差、辐射、振动和粉尘等恶劣环境。四、存储系统要求、重要性及说明：*主要要求：密封性（防尘、防辐射、防宇宙射线）、温度稳定性、长期稳定性（防样本变质、降解）、易于后续分析取用。*重要性：行星样本极其珍贵，数量有限，可靠的存储是保证样本在漫长旅程（如返回地球）和待分析期间保持原始状态的前提，对于获取准确、完整的科学信息至关重要。例如，火星上的有机物样本若存储不当会迅速分解，失去研究价值。*场景说明：若样本无法妥善存储，可能因暴露于空间环境而发生物理或化学变化，或被机器人自身产生的污染物污染，导致最终分析结果失真或无法使用，极大影响整个探测任务的科学目标。五、沙尘暴风险与应对策略：*可能面临的危险：1.移动受阻：沙尘覆盖地面和车轮/履带，导致移动困难甚至无法移动。2.传感器失效：沙尘进入视觉、激光雷达等光学传感器内部，导致探测距离缩短、图像模糊、数据丢失。3.机构卡滞：沙尘进入关节、齿轮等运动部件，导致机械卡死或效率降低。4.通信中断：强风和沙尘可能影响无线通信链路质量。5.内部系统过热/过冷：强风可能带走热量或带来热量，若热控系统失效，可能导致电子元件损坏。*应对策略：1.机器人自身：进入预判的恶劣天气区域前，收起非必要的对外伸出部件（如机械臂），关闭或保护脆弱传感器（如盖罩），切换到备用传感器（如红外），进入低功耗模式，采用防滑/防尘移动策略（如保持低速原地打滑），利用地形避风。2.地面控制中心：指令机器人尽快寻找避难所（如岩体下），保持持续通信尝试，调整后续任务计划（如暂停采样、优先执行避险动作），利用地面或空间雷达等手段监测沙尘暴发展。六、任务规划关键因素与平衡关系：*关键因素：目标样本类型与科学价值、行星地形与可通行性、机器人能力（移动、操作、能源、载荷）、任务时间窗口、通信与控制延迟、风险（如危险地形、能源耗尽）、可能的安全返航需求。*平衡关系：*效率与价值：优先规划前往高价值样本点的路径，但同时考虑路径可达性和所需时间，避免过长时间无效行进。*能耗与活动：合理规划路径和活动序列，确保关键活动（如采样、移动）有足够能源支持，预留备用能源，避免因能耗耗尽导致任务失败。*风险与收益：评估不同路径和策略的风险等级，在可接受的风险范围内追求最高科学收益，对于高风险活动可设置备份方案或放弃条件。七、行星与地球样本采集比较：*相同点：1.目标：都旨在获取特定目标物质（岩石、土壤、生物样本等）进行分析，以获取科学认知。2.基本原理：都涉及定位、移动、获取、处理和分析等基本环节。3.工程挑战：都面临对环境的适应性、系统的可靠性与精度、以及复杂操作的控制等问题。*不同点：1.环境：行星表面环境极端（真空、高温差、强辐射、粉尘、低重力），未知性强；地球环境相对温和、熟悉，有大量先验知识和技术支持。2.目标：行星采样通常目标是独特的、稀有的，具有极高的科学价值，且可能涉及样本返回；地球采样目标多样，可以是常规勘探或科研需求，通常就地分析或简单返回。3.技术手段：行星采样受能源、通信、重量限制，技术集成度高，依赖遥控或高度自主；地球采样技术成熟，手段多样，人力现场干预程度高。4.工程挑战侧重：行星采样更侧重极端环境适应性、长距离自主导航与操作、样本长期存储与防护；地球采样更侧重精细操作、效率提升、经济性。八、传感器融合技术在样本识别与定位中的应用：*具体方法示例：视觉与激光雷达融合。*工作原理：视觉传感器（如相机）提供丰富的语义信息和纹理细节，用于识别样本类型和特征；激光雷达（LiDAR）提供精确的距离信息，生成高精度三维点云，用于样本定位、姿态估计和环境建图。融合算法（如卡尔曼滤波、粒子滤波或基于深度学习的融合）结合两种传感器的信息，补偿各自的缺点（视觉易受光照影响、LiDAR易受遮挡），提高整体感知的准确性和鲁棒性。*优势：1.提高识别精度：结合外观和距离信息，能有效区分相似外观但距离不同的物体，或识别仅凭单一传感器