小天体主动附着制导与控制技术研究进展

崔平远，赵冬越，朱圣英，葛丹桐

(1. 北京理工大学深空探测技术研究所，北京100081；2. 深空自主导航与控制工信部重点实验室，北京100081；3.飞行器动力学与控制教育部重点实验室，北京100081)

0 引 言

小天体(包括小行星和彗星)探测对人类了解太阳系的起源与演化、防御近地小天体撞击以及验证最新的航天技术具有重要价值。随着小天体探测活动的深入开展，探测任务的复杂程度不断提升，在小天体表面进行软着陆已经成为当前主要的探测手段。与月球、火星着陆任务相比，探测器在小天体附近所受引力较小，运动速度较低，因此常将其降落在小天体表面的过程描述为“附着”[1]。迄今为止，实施小天体表面附着的探测任务共有五次，分别是美国的“近地小行星交会”(NEAR)任务、“冥王号”(OSIRIS-REx)任务、欧洲空间局的“罗塞塔”(Rosetta)任务、日本的“隼鸟号”(Hayabusa)和“隼鸟2号” (Hayabusa-II)任务。其中NEAR-Shoemaker探测器于2001年在小行星433 Eros表面实施了首次小天体附着[2]，Hayabusa探测器于2005年对小行星25143 Ikotawa进行了接触式采样，首次实现了小天体采样返回[3]。Rosetta探测器于2014年成功向彗星67P/Churyumov-Gerasimenko表面投放着陆器菲莱(Philae)，完成了首次彗星附着[4]，Hayabusa的后继型号Hayabusa-II探测器于2019年对小行星1999 JU3 Ryugu进行了表面接触与采样，OSIRIS-REx探测器则于2020年10月实现了对小行星101955 Bennu的附着采样，预计2023年携带样品返回。

由于目标小天体与地球一般距离较远，地面测控通讯时延大，为了满足附着任务的实时性要求，探测器必须具备自主附着能力[6]。而小天体体积较小、形状不规则、引力场弱且分布不均匀，探测器运动状态受太阳光压等扰动力的影响显著。同时受限于地面观测条件，小天体的形貌、大小以及自旋周期等物理参数存在较大的不确定性。此外，小天体表面地形复杂，沟壑、斜坡、碎石等地形障碍分布广泛。上述因素都使自主附着面临诸多挑战，加之探测器本身存在的控制误差和系统故障风险，附着速度过大时容易造成弹跳、倾覆甚至坠毁事故[7]。

未来的小天体探测任务中，目标小天体和附着区域的选取需要更多地考虑其科学研究价值，附着难度与风险水平将会进一步提升，要求探测器具备更强的环境感知和风险预测与规避能力，能够将自主轨迹规划、稳健精确制导和安全控制策略高效结合，做到对附着风险的提前感知、快速分析、有效处理。当前自主附着技术的研究工作逐渐向体系化、智能化的趋势发展，研究目标已不限于被动应对危险状况，而是追求主动防范潜在风险，从而提出了“主动附着控制”的新概念[8]。为区别于以应对附着风险为主的设计思路，本文将具有主动防范附着风险的设计思想称为“主动附着”，将能够实现附着过程自主感知与决策、防范附着任务风险、提高小天体附着安全性的制导与控制技术称为“主动附着制导与控制技术”。以下将对该技术领域的最新进展和发展方向进行归纳分析。

1 小天体主动附着的技术难题

探测器在小天体表面实施主动附着，需要同时克服外在环境的干扰和系统自身的局限性，做到准确的环境感知和快速的风险规避。由于任务环境存在的一系列不利因素，使得主动附着的实现面临如下技术难题。

1.1 先验观测信息匮乏

小天体体积小，依赖地面观测往往无法获得准确的周边环境与物理参数等信息，且不同小天体在形状、自旋状态、引力场、表面地形等方面存在显著差异，导致已实施的任务难以为新的任务提供充分的技术经验[9]。而探测器对着陆任务风险的准确评估需要高精度观测信息的积累，大量未知风险的存在增加了星上评估的困难性。Rieger等[10]对近地小行星周期轨道的研究表明，一些近地小行星周围具备体积更小的自然卫星长期存在的条件，而直径10 m以内、绕小天体周期轨道运行的物体很难被发现和监测。同样难以预计的还有小天体内部地质活动产生的抛射物质、彗星附近的气体和尘埃，小天体表面尺度较小的碎石和地形起伏，以及深空环境中动态变化的辐射、温差等因素[11]，都可能干扰探测器的正常运行。此外，小天体的形状以及内部密度分布等信息也无法凭借地面观测准确预知，导致引力场分布存在较大的不确定性。诸如此类的潜在风险都对探测器的轨迹优化与自主控制带来了挑战，同时要求探测器具备更加全面、准确的环境感知与风险评估能力。

1.2 星载计算资源有限

小天体附近引力场弱，且分布不均匀，加之太阳光压、多体引力等扰动因素的影响，导致探测器在小天体周围的运动轨迹存在较大的不确定性。在附着过程中，为了修正探测器的位置和姿态偏差，维持运动稳定，轨控发动机和姿控飞轮等执行机构往往需要经历频繁启停[12]，占用大量星上计算资源。同时，为了提高复杂地形条件下的附着安全性，控制系统一方面需要存储海量的地形地貌和引力场数据，另一方面需要具备应急避险和轨迹快速重规划能力。由于高精度数值方法普遍需要较高的计算量和较大的缓存容量，一般的星载计算机难以兼顾计算精度和速度。因此，主动附着要求探测器搭载高效、可在线实时运行的轨迹规划与制导控制算法，在简化计算的同时尽可能保证较高的实时性和安全性。

1.3 星表形貌复杂多样

小天体表面地形复杂，山脊、低谷、凹坑和丘陵广泛分布，表面碎石等体积较小的障碍往往难以提前预知，只有探测器下降至距离表面数十米的高度后才能识别，这些地形障碍对探测器附着的安全性构成威胁[13-14]。由于不同小天体地形地貌特征差异较大，探测器附着过程中遇到的地形障碍形式多样，避障模式单一、固定的控制方法可能在多重约束条件下难以实施，或不能达到预期效果。此外系统导航、控制误差和可能出现的硬件故障将会加大探测器与地形障碍碰撞的风险。因此探测器需要具备对地形特征和异常状态准确辨识的能力，以及灵活应对多种突发性风险、确保附着安全稳健的主动控制能力。

2 小天体附着任务回顾

在小天体附着过程中，通常依靠探测器的环境感知、轨迹生成、自主下降与风险规避等功能，实现安全附着。以图1所示的Hayabusa-II探测器为例，实施附着前，探测器在距离小天体表面20 km处悬停，确定目标附着区域，计算最优附着轨迹，随后在地面测控系统的辅助下缓速下降。当高度减小到100 m时，向小天体表面释放人工信标，并进入自主控制模式。在自主下降过程中，使用相机和激光雷达等传感设备对下方地形进行扫描，评估附着区域安全性，并视情况实施障碍规避机动，直至探测器接触表面，完成采样并返回。已实施的四次小天体附着任务都对上述三项技术进行了类似的探索与实践。

图1 Hayabusa-II探测器附着过程示意图[17]Fig.1 Landing operation sequence of Hayabusa-II[17]

在附着环境感知方面，历次任务采用光学成像和激光探测等手段，对小天体表面地形进行成像与建模，并筛选最佳附着点。NEAR-Shoemaker探测器携带了一台537×244像素的多光谱成像仪，对小行星433 Eros进行了长时间的环绕拍摄[15]，环绕轨道高度最低达到2.74 km，对小天体表面的成像分辨率小于0.5 m[2]。在Rosetta任务中，轨道器和着陆器分别携带光学成像系统，用于观测附着区地形和跟踪运动状态[4]。Hayabusa和Hayabusa-II探测器安装有四台激光测距仪(Laser range finder, LRF)，在下降过程中对下方地形进行反复扫描以检测表面平整性，Hayabusa同时配备了用于检测近距离地形障碍的扇形波束传感器(Fan beam sensor, FBS)，确保探测器附着区域足够平坦[16-17]。

在附着轨迹生成与制导方面，历次任务的附着点选取与附着轨迹计算均由地面测控团队完成，探测器或释放着陆器进行无控附着，或利用轨控发动机以脉冲推力的方式执行制导指令。NEAR任务中，探测器离轨后共进行了四次脉冲减速，最终以1.5～1.8 m/s的垂直相对速度接触433 Eros表面，通过加速度计测量探测器实时速度并调整脉冲输出时间，保证减速效果达到预期[2,18]。Philae着陆器则以无控下降为主，但携带了冷气推进装置，可以在下降速度偏离预期时进行修正[19]。Hayabusa和Hayabusa-II探测器则向预定附着点投放了人工信标，在地面测控的指引下对人工信标进行跟踪。在附着的最后阶段，探测器进入自主控制模式，从人工信标正上方缓速下降，轨控发动机根据激光雷达(Light detection and ranging, LIDAR)的实时测量数据对下降速度进行反馈控制，将表面接触前垂直相对速度保持在10 cm/s左右[16,20]。

在附着风险规避控制方面，Philae着陆器配备有起落架和锚定装置，可以承受最高1.5 m/s的垂直相对接触速度引发的冲击，起落架与彗星表面接触后，锚定装置和冷气反推系统启动抑制着陆器弹跳，连接主体的万向节则能够防止着陆器倾覆并吸收多余的角动量[21]。Hayabusa探测器出于安全考虑设计了紧急避险机制，当FBS检测到地形障碍时控制系统将中止附着并自动上升[16]。

然而在实际附着过程中，上述任务仍遇到了不同程度的安全问题。如NEAR探测器在低轨飞行的过程中受扰动影响偏离了预期轨道[15]，附着时又由于测量偏差导致探测器接触表面后发动机未能立即关机，增加了设备损坏的风险[2]；Philae着陆器则因为冷气推进装置和锚定装置相继发生故障，导致其接触彗星表面后发生了弹跳和翻滚[22]； Hayabusa探测器由于飞轮故障引发的姿态偏差导致LRF测量失准。之后在首次附着尝试中，接近小天体表面时障碍探测系统报警，探测器却由于姿态偏差无法执行紧急上升程序，导致其在小天体表面发生了反复碰撞与弹跳，未能按计划执行采样[16]。这些意外状况的发生暴露了当前探测器自主性弱、环境感知与风险评估能力不足、制导与控制精度低、对突发风险和系统故障应对不充分等多重技术问题，凸显了以风险预测技术和自主应急策略为核心的主动附着技术的重要性。

3 小天体主动附着关键技术及研究进展

针对已实施任务在主动附着技术上存在的不足，为确保探测器附着过程的安全、稳健，提高附着任务成功率，研究人员多年来对小天体主动附着技术开展了一系列研究。以下分别从环境准确感知、附着轨迹快速规划与精确制导以及风险规避控制策略三个方面对主动附着相关关键技术进行回顾。

3.1 主动附着环境感知技术

准确的环境感知是安全附着的先决条件。当前，小天体附着外部环境风险预测以危险地形的检测与识别为主。探测器在接近小天体表面的过程中一般依靠有源传感器和无源传感器，结合自身状态和地形环境的估计结果，展开障碍检测与风险分析，其工作原理分类如表1所示。有源传感器包括LRF和LIDAR。目前NASA正在推进自主着陆障碍规避技术(Autonomous landing and hazard avoidance technology, ALHAT)计划[23]，在此框架下，喷气推进实验室开发了自主地形障碍检测算法，该算法将探测器形状、姿态与LIDAR地形图的障碍、斜坡等信息相结合，并综合考虑导航和地形检测误差，快速标示出安全性高的附着区域[24-25]。然而有源传感器相关设备质量大、成本高、应用条件苛刻，仅适用于探测器距离小天体表面足够近、运动幅度较小、姿态较为稳定的情况。另一方面，以光学相机为代表的无源传感器则在体积、质量、成本和应用范围上优于有源传感器[26]。不同于LRF和LIDAR可以直接测量小天体表面高程信息，光学相机地形检测需要先根据实拍图像计算高程图，再根据高程图得到坡度、粗糙度、岩石障碍分布等信息，常用算法包括立体视觉(Stereo vision, SV)、运动立体视觉(Stereo from motion, SFM)和阴影构型(Shape from shading, SFS)三种，其工作原理如图2所示。Woicke等[27-29]应用这三种算法对小天体附着场景进行了仿真与效果对比，并发现在合适的场景下，三种算法对危险地形的漏判率都较低，SFS更适合在数百米至数公里的高度应用，而SFM和SV则更适合在数十米的高度下发现凸起岩石障碍。

图2 SV、SFM、SFS算法原理示意图[28]Fig.2 Working principles of SV, SFM, and SFS[28]

表1 附着区域障碍检测原理分类Table 1 Landing area hazard detection principles

基于有源和无源传感器的地形障碍检测算法普遍以坡度平缓和粗糙度低作为安全附着区的评价标准，忽略了实际任务需求、探测器导航误差和附着燃耗、推力上限等约束。例如陨石坑内部的平坦区域，虽满足安全附着条件但限制了探测器在表面的进一步移动。Wei等[30]在表面粗糙度检测算法中加入了对类似陨石坑的封闭区域的检测，并将其标记为危险区。Cui等[31]设计了一种基于安全因子的最优附着点选取方法，在地形安全性基础上加入附着过程燃耗和附着姿态等因素，提出了“安全因子”的概念，并以此为优化指标对最佳附着区域进行搜索。针对具有确定影响范围的地形障碍，Yuan等[32]基于探测器自身状态不确定性建立了以探测器为中心的椭球形安全区，并利用安全区与地形障碍的相对位置关系计算碰撞概率，预测当前状态下探测器受到地形障碍影响的程度，并以此为依据设计避障方法。

目前，利用传感器高程图计算地形安全性的算法存在过度保守的问题[28]。过于敏感的危险检测机制既限制了探测器的可达范围，又容易导致探测器不必要地进入应急模式。另外，无源传感器的检测准确度受探测器导航误差影响较大，且在处理完全平坦的地形图片时会严重失准[29]。由于小天体表面观测往往面临目标暗弱、可提取特征信息稀疏等问题，后续研究工作应着眼于有限观测条件下的地形特征准确估计方法，在保证对危险地形漏判率足够低的前提下降低对安全地形的误判率。此外，还应更多地结合探测器自身运动状态和实际工程需求，提出更加合理的安全附着区域判断标准。

3.2 主动附着轨迹快速生成与制导技术

为应对小天体附着过程中可能遇到的多重风险，探测器需要同时具备自主快速生成安全附着轨迹的能力和有效应对突发风险的高精度制导能力。随着探测器接近小天体表面，环境感知和风险评估信息不断更新，附着轨迹和推进器控制序列也须随之进行持续的调整，应对新出现的障碍或风险。发展快速轨迹优化方法和自适应程度高的制导技术是实现主动附着的关键。

3.2.1附着轨迹快速生成技术

小天体附着轨迹设计可视为给定探测器初始与末端状态，以燃料消耗最少或时间最短为指标，在路径约束和控制约束下的最优控制问题。由于附着轨迹需要跟随环境信息的更新不断调整，要求优化算法在星载机上的计算时间与附着制导周期的量级相当。求解此类优化问题的方法主要分为直接法和间接法两类。

直接法将连续的轨迹优化问题转换为离散参数集合的非线性规划问题，采用数值方法搜索最优解，直接法的各种应用形式如表2所示。一种经典的离散化方法是使用多项式拟合附着轨迹，将多项式有关参数集合作为优化对象，如Lunghi等[33]使用关于时间的最小阶多项式描述附着轨迹，对多项式系数进行非线性最优搜索。多项式形式简单，计算速度较快，但无法考虑复杂约束。袁旭等[34]采用高斯伪谱法对附着轨迹多项式离散插值点的状态与控制量进行非线性优化，得到燃耗最优轨迹，可保证满足控制约束，但计算时间较长，收敛性欠佳。为解决局部最优和收敛性差的问题，凸优化方法逐渐得到应用。凸优化首先通过约束松弛等手段将问题转化为无局部最优的凸问题，并将动力学方程线性化，再对离散的控制序列进行优化搜索。Yang等[35]将时间最优附着轨迹优化问题与最小附着误差问题结合，给出了时间最优附着轨迹的凸优化解算方法。Pinson等[36]和刘延杰等[37]则使用凸优化技术解决了燃耗最优附着轨迹的计算问题。

表2 轨迹优化直接法分类与特点Table 2 Classification and characteristics of trajectory optimization direct method

间接法以最小值原理为基础，寻求得到最优控制序列的解析形式，以规避直接法计算量大的缺点，其面临的主要困难是协态变量初值搜索问题，Jiang等[38]提出了一种结合启发式质点群搜索和同伦法的协态初值逼近方法，Yang等[39]使用上述方法实现了小天体燃耗最优附着轨迹的解析求解。Ren等[40]则进一步在使用同伦法的过程中加入了可靠性设计原则，得到了参数不确定条件下的燃耗最优轨迹设计方法。但已有的协态初值搜索方法仍存在收敛性差，计算效率低的问题，限制了间接法作为一种解析方法计算速度快的优势。

目前尚没有通用的方法可以同时满足轨迹优化最优性和实时性的要求，具备实时性的方法则需要对问题做简化处理，或放宽约束条件，或寻求非最优解[41-42]。Dueri等[43]在部分特定的行星着陆场景下，从算法层面对内点法进行精简化处理，计算速度有明显提高。此外还有部分最新研究工作将机器学习技术应用到附着轨迹生成中，如Cheng等[44]使用深度神经网络对探测器在不规则弱引力场中的最优附着控制序列进行训练，虽然其用于训练的数据集来源于仿真而非实测，可靠性还需进一步论证，但是机器学习具备的实时性优势，使其仍然具有广阔的研究前景。

3.2.2精确附着在线制导技术

面对复杂未知的实际任务环境和多重扰动因素的影响，探测器不仅需要理想状态下标称附着轨迹生成策略，还需要采用闭环制导方法保证附着的精度和稳健性[7]。闭环制导方法可以对标称附着轨迹进行跟踪，也可以在无标称轨迹条件下直接求解控制序列。在设计过程中，制导方法的实时性、精度和复杂扰动下的稳定性是重要的考虑因素。

早期的带反馈附着制导律形式比较简单，如D’Souza[45]提出一种基于变分法的解析能量最优附着制导律，计算量小，实时性强，但没有考虑路径约束和推力上限约束，且预设任务条件比较理想，在复杂的动力学环境中缺乏抗扰能力。为抑制扰动带来的附着误差，Li等[46]在基于多项式的附着轨迹基础上，使用误差相平面最优控制策略和PD控制对标称轨迹进行跟踪。胡海静等[47]采用有限时间的线性二次型状态调节器跟踪燃耗最优标称轨迹，并基于对运动状态不确定性的估计结果设计性能指标中正定阵的取值，使其可灵活调节扰动抑制的强度。Li等[48]利用小天体附近的姿态-轨道耦合运动特征，设计了一种仅靠姿态控制就可以完成标称轨迹跟踪的制导方案，使得探测器在推进系统故障的情况下仍可以完成附着，显著提高了任务的抗风险能力。另外，还有部分最优制导律无需跟踪标称轨迹，如Hawkins和Guo等[49-50]提出使用零控误差/零控速度(Zero effort miss/Zero effort velocity, ZEM/ZEV)指标设计反馈能量最优制导律，高艾等[51]将自主导航误差引入反馈制导律的优化项中，抑制了导航误差对制导精度的影响。

滑模控制由于其出色的全局稳定特性也被广泛用于小天体附着制导研究中。Huang等[52]使用变结构滑模控制实现对标称最优轨迹的跟踪。Furfaro等[53]和袁旭等[54]使用多滑模面的高阶滑模控制设计了无标称轨迹的反馈制导律，灵活度较高，可以应对目标附着点的临时更换等复杂情况，具有很好的实时性。模型预测控制由于对系统的参数不确定性具有较强的适应能力，也在小天体附着制导领域受到关注。Carson等[55]利用模型预测控制方法对小天体附近的轨迹路径点生成与跟踪性能进行了研究。Alandihallaj和Assadian[56]提出了一种“多视野多模型”的预测控制方法，用于跟踪预测生成的路径，在保证附着精度和控制稳定性的同时减小了计算量，有利于在线实施。

目前提出的附着反馈制导方法，理论上在快速性、精确性和稳定性上均能满足探测器星上自主运行要求，其中无标称轨迹的方法形式更为简洁，实时性占优，跟踪标称轨迹的方法在燃耗、时间的最优性上表现更好。将上述技术转化为实际工程应用的主要挑战在于参数调节的困难性。附着轨迹的性能对最优制导律中优化指标的权重分配、PD控制器比例微分项的取值、状态调节器中QR矩阵的变化等因素都比较敏感，而不同小天体环境差异大，在线调参试错空间小，未来需要对各种制导方法的参数调节机制进行更加深入的研究。

3.3 主动附着自主避险控制技术

探测器在即将接触小天体表面时，可能遭遇多种形式的突发风险，如探测器部分硬件突发故障，或自身下降速度超出预期，或下方表面存在预料之外的小尺寸岩石、沟壑，或由于控制偏差意外接近丘陵、山谷等特殊地形等。上述因素容易导致探测器在接触表面后发生倾覆、弹跳甚至坠毁。因此，探测器需要具备一套反应灵敏、适应性强的用于紧急避险的安全控制策略，确保附着顺利进行。

在探测器附着过程中对突发故障的诊断与分析问题上，探测器故障检测、隔离与恢复系统(FDIR)的自主化是重要的研究方向之一。针对小天体附着任务，故障诊断和应对难以依赖地面测控的辅助，目前已有较成熟的借助星上多传感器交叉验证和高效投票机制的故障诊断方法，而应对硬件故障则主要采用重要设备冗余配置[57]。最新的自主FDIR系统可以保证探测器不因为任何一处独立故障而彻底失效[58]。同时，相关鲁棒控制系统的研究也使得探测器在部分控制器无法工作的情况下仍然能够完成附着任务的轨迹与姿态控制工作[48]。

面对附着过程中的地形障碍，使用轨迹形状约束或采用势函数法等设立禁飞区，是一种经典的避险策略设计思想。其中最直接的方法是在轨迹优化制导的过程中加入锥形约束，将附着轨迹控制在以着陆点为顶点的锥形范围内[33]。Cui等[59]提出了“凸轨迹曲率控制”的思想，在解析能量最优制导律[45]的基础上，通过调整推力输出，使着陆轨迹在轨迹平面上始终保持负曲率状态，减小与地形障碍碰撞的概率，其设计思想如图3所示。

图3 负曲率轨迹避障原理示意图[59]Fig.3 Hazard avoidance principle of a negative-curvature trajectory[59]

上述方法形式简洁，实用性很强，但尚未具备根据实际地形状况修正轨迹形状的能力。为了使避障控制具备更强的灵活性，Long等[60]根据地形变化情况调整能量最优制导律优化指标中的时间控制项，确保附着轨迹与小天体表面的相对高度始终不为负，以避免碰撞。胡海静等[61]将探测器当前状态和实时检测危险地形势函数相结合构造Lyapunov函数，设计了附着避障姿轨控制方法，该方法为解析形式，计算效率高，实时性强。Lee等[62]设计了探测器与地形障碍碰撞的罚函数，并将其应用到最优控制序列的计算中。Yuan等[32]则通过地形障碍和探测器自身运动的不确定性范围共同划定禁飞区域，其风险评估原理如图4所示。此外，模型预测控制也可以应用于设计障碍规避方法，Reynolds等[63]以及Ge等[64]均进行过针对该领域的研究。

图4 误差椭球法风险评估原理[32]Fig.4 Risk assessment principle of error ellipsoid method[32]

在已实施的小天体附着任务中，设计一种应急安全模式，使探测器在意外情况发生时转移到可较长时间保持稳定的安全轨道上，是常用的风险应对策略。然而这种单一的应急模式难以防范复杂多变的任务风险，例如Hayabusa探测器遇到障碍报警时由于姿态约束不满足而无法执行紧急中止程序[16]。为探索更灵活的应急模式设计，相关研究着眼于在探测器处于危险场景时根据实际情况设计多样化的轨道机动策略。Cui等[8]基于凸优化轨迹控制策略和小天体表面弹跳机制，设计了一种着陆位置转移策略，如果探测器一次附着后发生弹跳，应急控制策略将抑制探测器逃逸，并快速选取新的附着点和计算新的附着轨迹。此外，Cui等[65]还针对附着风险的不同等级设计了三种应急控制模式，探测器可在附着过程中根据实际风险确定进入相应的安全状态，并实时规划转移轨迹。目前，针对紧急避险的轨道转移策略研究还处于起步阶段，尚未考虑任务模式切换时的姿态约束、探测器高度极低状态下水平方向的障碍检测与规避等问题，需要将动力学与控制研究和先进的探测器任务规划方法相结合，提高安全策略的可操作性。

4 结束语

小天体附着探测面临未知环境、多源扰动和复杂地形障碍等多重安全风险，提高风险主动防范能力对于未来实施更加复杂的附着任务具有重要意义。为构建探测器主动附着技术体系、改善附着任务安全性，需要从提高环境感知能力、轨迹快速规划与稳健制导能力、应急避险控制能力三类关键技术开展研究，其中以下几个方面问题值得进一步研究探讨：

1) 欠观测条件下地形特征精确估计问题。小天体表面特征的观测与识别受光照条件、探测器运动状态、传感器特性等因素影响较大，在环境暗弱、特征信息稀疏的情况下识别准确率有待提高，应在多种测量信息融合估计和环境智能感知技术上进行深入研究。

2) 表面地形安全性评估标准问题。当前对于小天体地形安全性评价标准继承于月球、火星着陆的相关经验，而小天体表面情况更为复杂，需要额外考虑附着区域引力方向、逃逸速度等动力学特性，以及进一步开展采样或移动勘察等活动的便利性。

3)制导控制参数自主调节问题。控制参数对附着控制的稳定性和精确性影响显著，需要根据小天体附近动力学环境与探测器自身的状态进行合理调节。闭环制导与鲁棒控制方法应该与高效的环境参数辨识技术相结合，提高自适应程度。

4)小天体表面运动轨迹规划与控制问题。探测器避险控制策略涉及探测器在小天体表面弹跳与低空紧急制动与安全转移等情形，需要对接触与弹跳动力学机制和水平方向障碍检测与规避问题进行深入分析。

5)探测器附着机构结构创新设计问题。主动附着制导与控制技术创新研究应该与探测器附着机构的物理特性相适应，同时也可以从创新附着机构设计的角度入手提高附着控制的稳定性，例如采用柔性附着机构，以抑制弹跳和倾覆现象。最终形成一套从硬件到软件的完整主动附着技术体系。