發(fā)布時間：2023-04-04 01:59

　　面對深空探測遠距離、極端環(huán)境等帶來的一系列挑戰(zhàn),人工智能技術(shù)將成為以月球/行星駐留科學探測與資源開發(fā)利用為主體的未來深空探測任務(wù)的研究重點。在總結(jié)分析深空探測人工智能技術(shù)發(fā)展歷程與態(tài)勢的基礎(chǔ)上,分析了深空探測人工智能技術(shù)的主要特點,并提出了需重點發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)。

【文章頁數(shù)】：13 頁

【文章目錄】：
引言
1 深空探測人工智能技術(shù)發(fā)展歷程與趨勢
    1.1 人工智能的基本內(nèi)涵
        1)專家系統(tǒng)
        2)計算機視覺
        3)自然語言理解與交流
        4)機器人學
        5)機器學習
    1.2 發(fā)展歷程
        1)第1階段:20世紀60年代初一80年代末。
        2)第2階段:20世紀90年代初一2010年。
        3)第3階段:2011年至今。
    1.3 發(fā)展趨勢
        1)從人工智能的應用轉(zhuǎn)向人工智能與其它學科領(lǐng)域的深度交叉融合
        2)從依賴人類輔導學習邁向無人自主學習
        3)從人工智能走向腦機混合智能
        4)從單一智能發(fā)展為集群智能
2 深空探測后續(xù)任務(wù)主要特點
    2.1 多目標復雜飛行任務(wù)將轉(zhuǎn)變?yōu)樘綔y器智能為主、地面干預為輔的新模式
    2.2 精準著陸和大范圍勘查是月球/行星駐留科學探測與資源開發(fā)利用的前提
    2.3 星表基地建設(shè)與運行管理將成為月球/行星長期駐留的必然要求
    2.4 原位資源開采與利用是基地建造與長期駐留的必然選擇
    2.5 功能各異的機器人將成為資源開采與基地建造任務(wù)的主體
    2.6 深空探測機器人智能化程度及學習模式亟需提升
    2.7 月球/行星基地及保障系統(tǒng)將通過復雜的集成組裝過程構(gòu)建
    2.8 表面探測活動將以分布式、并行化、分工協(xié)同的模式全面展開
3 深空探測人工智能主要關(guān)鍵技術(shù)
    3.1 智能感知與信息融合技術(shù)
    3.2 智能規(guī)劃與決策控制技術(shù)
    3.3 智能機器人技術(shù)
    3.4 智能開采與原位制造技術(shù)
    3.5 智能裝配與大規(guī)模建造技術(shù)
    3.6 智能生存與健康管理技術(shù)
    3.7 智能虛擬現(xiàn)實技術(shù)
4 結(jié)束語



本文編號：3781567