深空自主光学导航控制快速原型验证系统
阅读：332发布：2021-02-28
专利汇可以提供深空自主光学导航控制快速原型验证系统专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且深空自主光学导航控制快速 原型 验证系统，它属于基于 虚拟现实 技术的 半实物仿真 系统。它克服了现有深空探测器着陆模拟装置造价昂贵，系统复杂，验证测试要花费大量的人 力 、物力及较长的测试周期的 缺陷 。它包括待验证自主光学导航控制和动力学模拟系统(1)，以实现对 选定 的着陆星体和着陆区域产生深空探测器的导航信息与控制指令并完成对深空探测器动力学的模拟；目标模拟系统(3)，实现根据对动力学模拟所产生的探测器信息生成深空探测器所面临的三维 虚拟环境 ，并通过显示器予以显示；和光学导航相机系统(4)，实现通过光学导航相机拍摄显示器所显示的图像，利用该图像驱动(1)产生下一步深空探测器的导航信息与控制指令并完成对深空探测器动力学的模拟。，下面是深空自主光学导航控制快速原型验证系统专利的具体信息内容。
深空自主光学导航控制快速原型验证系统
技术领域
背景技术
随着行星际探测任务的日益增多，深空探测器自主定位及在星球表面的安全软着陆已经成为未来深空科学探测的重要任务和课题。软着陆自主导航控制技术是指在人不直接参与的情况下，探测器利用自身携带的传感器提供的信息，自主地确定位置、姿态等位姿信息，同时对备选着陆区进行安全评价，在着陆过程中选取最终着陆点，同时自主地产生控制律安全地到达着陆点的过程。目前基于目标天体光学特性和地表图像信息的导航控制方案被认为是着陆天体的最佳导航控制方案之一。
由于深空探测器自主光学导航控制系统在轨飞行测试之前，必须经过一个在地面上模拟深空环境下的参数测试和验证阶段，主要来完成对深空探测器动力学的模拟，产生其六自由度的下降轨迹、姿态信息，并依靠这些信息生成导航相机拍摄到的图像，为验证不同的自主自主光学导航控制方案提供条件。将动力学模拟产生的六自由度的下降轨迹、姿态信息与自主导航系统给出的估计位置及姿态信息相比较，可以测试光学自主导航算法的自主轨道确定、姿态确定性能，利用模拟的目标天体表面光学特性测试自主光学导航算法的障碍检测功能，通过对整个着陆过程中轨迹、姿态的分析，察看落点位置以及接地时深空探测器的速度、姿态，可以验证软着陆控制方案的可行性。
在已有的实现深空探测器自主光学导航控制模拟测试验证平台中，在先技术[1](参见Eli David Skulsky，Andrew Edie Johnson et al.，Rocket Sled Testing ofa Prototype Terrain-Relative Navigation System。AAS 01-026)，美国NASA下属JPL实验室采用由电机直接拖动深空探测器相机系统在滑轨运动的平台方案，即深空探测器将按已设计好的空间轨迹数据来模拟实际的空间运动，用于测试和验证JPL实验室提出的自主障碍检测算法的性能参数。该平台可以模拟深空探测器的一维轨迹及二维姿态运动状态，可以完成对障碍检测算法相关性能参数的测试。由于该平台是直接驱动电机拖动相机系统在滑轨上运动，因此对目标星体动力学，执行机构等并不能模拟，该测试平台只能够验证深空探测器软着陆过程中自主障碍检测算法的性能，并不能对还包括导航、控制系统的整套软着陆系统进行验证，同时由于该平台只能模拟三维运动，用它来模拟复杂深空探测器运行轨迹比较困难，该平台还具有占地面积较大等问题。
在先技术[2](参见Srikanth Saripalli，Gaurav S.Sukhatme et al.，A Testbedfor Mars Precision Landing Experiments by Emulating Spacecraft Dynamics on aModel Helicopter.In IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots andSystems(IROS)，pp 2097-2102，EPFL，Switzerland，Oct 2002)，美国南加利福尼亚大学利用直升机模拟深空探测器，即利用深空探测器的动力学数学模型驱动直升机来实现深空探测器的位置、姿态状态，同时利用直升机携带导航相机对地面上指定的区域拍照结合其它直升机携带的传感器来完成导航功能，这样利用该平台可以验证软着陆自主导航算法的精确性和实时性，同时，验证软着陆方案的可行性。但是，该平台由于采用直升机系统，因此造价昂贵，系统复杂，导致每次验证测试要花费大量的人力、物力以及较长的测试周期。
虚拟现实技术是利用三维图形生成技术、多传感交互技术以及高分辨显示技术，生成三维逼真的虚拟环境。它是由计算机硬件、软件以及各种传感器所构成的三维信息的人工环境，即虚拟环境，是可实现的和不可实现的物理上的、功能上的事物和环境，用户投入这种环境中，就可与之交互作用。该技术本身已经比较成熟。
由于深空探测器自主光学导航控制系统在轨飞行测试之前，必须经过一个在地面上模拟深空环境下的参数测试和验证阶段，主要来完成对深空探测器动力学的模拟，产生其六自由度的下降轨迹、姿态信息，并依靠这些信息生成导航相机拍摄到的图像，为验证不同的自主自主光学导航控制方案提供条件。将动力学模拟产生的六自由度的下降轨迹、姿态信息与自主导航系统给出的估计位置及姿态信息相比较，可以测试光学自主导航算法的自主轨道确定、姿态确定性能，利用模拟的目标天体表面光学特性测试自主光学导航算法的障碍检测功能，通过对整个着陆过程中轨迹、姿态的分析，察看落点位置以及接地时深空探测器的速度、姿态，可以验证软着陆控制方案的可行性。
在已有的实现深空探测器自主光学导航控制模拟测试验证平台中，在先技术[1](参见Eli David Skulsky，Andrew Edie Johnson et al.，Rocket Sled Testing ofa Prototype Terrain-Relative Navigation System。AAS 01-026)，美国NASA下属JPL实验室采用由电机直接拖动深空探测器相机系统在滑轨运动的平台方案，即深空探测器将按已设计好的空间轨迹数据来模拟实际的空间运动，用于测试和验证JPL实验室提出的自主障碍检测算法的性能参数。该平台可以模拟深空探测器的一维轨迹及二维姿态运动状态，可以完成对障碍检测算法相关性能参数的测试。由于该平台是直接驱动电机拖动相机系统在滑轨上运动，因此对目标星体动力学，执行机构等并不能模拟，该测试平台只能够验证深空探测器软着陆过程中自主障碍检测算法的性能，并不能对还包括导航、控制系统的整套软着陆系统进行验证，同时由于该平台只能模拟三维运动，用它来模拟复杂深空探测器运行轨迹比较困难，该平台还具有占地面积较大等问题。
在先技术[2](参见Srikanth Saripalli，Gaurav S.Sukhatme et al.，A Testbedfor Mars Precision Landing Experiments by Emulating Spacecraft Dynamics on aModel Helicopter.In IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots andSystems(IROS)，pp 2097-2102，EPFL，Switzerland，Oct 2002)，美国南加利福尼亚大学利用直升机模拟深空探测器，即利用深空探测器的动力学数学模型驱动直升机来实现深空探测器的位置、姿态状态，同时利用直升机携带导航相机对地面上指定的区域拍照结合其它直升机携带的传感器来完成导航功能，这样利用该平台可以验证软着陆自主导航算法的精确性和实时性，同时，验证软着陆方案的可行性。但是，该平台由于采用直升机系统，因此造价昂贵，系统复杂，导致每次验证测试要花费大量的人力、物力以及较长的测试周期。
虚拟现实技术是利用三维图形生成技术、多传感交互技术以及高分辨显示技术，生成三维逼真的虚拟环境。它是由计算机硬件、软件以及各种传感器所构成的三维信息的人工环境，即虚拟环境，是可实现的和不可实现的物理上的、功能上的事物和环境，用户投入这种环境中，就可与之交互作用。该技术本身已经比较成熟。
发明内容
本发明的目的是提供一种深空自主光学导航控制快速原型验证系统，以克服现有技术进行深空探测器着陆过程模拟时装置造价昂贵，系统复杂，导致每次验证测试要花费大量的人力、物力以及较长的测试周期的缺陷。它包括待验证自主光学导航控制和动力学模拟系统1，以实现对选定的着陆星体和着陆区域产生深空探测器的导航信息与控制指令并完成对深空探测器动力学的模拟；它还包括目标模拟系统3，以实现根据对动力学模拟所产生的探测器信息生成深空探测器所面临的三维虚拟环境，并通过显示器3-1予以显示；和光学导航相机系统4，以实现通过光学导航相机4-1拍摄显示器3-1所显示的图像，利用该图像驱动待验证自主光学导航控制和动力学模拟系统1产生下一步深空探测器的导航信息与控制指令并完成对深空探测器动力学的模拟。
本发明的基本原理是采用了虚拟现实技术驱动目标模型，生成光学导航相机4-1采集的深空探测器所面临的三维虚拟环境图像。本发明同时采用了模块化技术，针对不同的飞行阶段，采用不同的目标模型。针对不同的着陆区地表特征利用3dMAX基于统计理论建立了着陆区地表模型库；针对不同的着陆目标天体，基于其自旋时间、引力场系数、星体半径建立了惯性坐标系下与星体表面坐标系下的动力学模型库；针对深空探测器携带的执行机构的多样性，基于各部件的特性，建立执行机构模型库；针对深空探测器携带的导航相机特性不同，建立了相机库，基于不同的导航相机及图像处理形式的不同建立了图像算法库；针对深空探测器飞行过程中，自主光学导航控制方案的不同建立了自主光学导航控制方案库。
本发明进行深空探测器着陆过程模拟时，没有使用直升机等大型装置，所有过程都使用基于计算机的虚拟现实技术，因此装置造价便宜，系统简单，每次验证测试花费少量的人力、物力以及较短的测试周期即能完成，另外利用光学导航相机4-1拍摄显示器3-1所显示的图像这种半实物仿真的技术具有可靠性高的优点。
本发明可以生成深空探测器在俯仰角及偏航角-90～90度，滚转角-180～180度，三维任意位置的六自由度范围内采集的图像；由于采用了虚拟现实技术，使得本发明可以采用不同类型的导航相机系统；由于采用了具有强大可调参数功能的dSPACE实时仿真机，本发明可以对不同类型的目标星体的动力学模型、不同的导航控制方案进行验证；本发明同时建立了九大行星、月球以及典型小行星动力学模型库，目标信息库，导航控制方案库，星载执行机构模型库并具有扩展功能，利用简单的拖拉方式就可以改变深空探测器飞行环境。基于以上特点，与在先技术[1]、[2]相比本发明在能够对深空探测器六自由进行模拟，对整个自主光学导航控制系统的可行性验证的同时，具有操作方便、结构简单、可靠性高、实用性强、造价低、占地少等特点。
本发明利用光学导航相机4-1得到的图像信息对深空探测器位姿进行估计，比较自主光学导航控制和动力学模拟系统1估计的结果与深空探测器真实轨迹、姿态，验证光学导航算法的性能。通过对整个飞行任务中轨迹、姿态的分析，察看深空探测器位置、速度以及其姿态等信息，验证整套自主光学导航控制方案的可行性。利用更换具有不同特征的着陆区地形，可以验证着陆方案的鲁棒性。
附图说明
图1为本发明的结构示意图。
本发明的基本原理是采用了虚拟现实技术驱动目标模型，生成光学导航相机4-1采集的深空探测器所面临的三维虚拟环境图像。本发明同时采用了模块化技术，针对不同的飞行阶段，采用不同的目标模型。针对不同的着陆区地表特征利用3dMAX基于统计理论建立了着陆区地表模型库；针对不同的着陆目标天体，基于其自旋时间、引力场系数、星体半径建立了惯性坐标系下与星体表面坐标系下的动力学模型库；针对深空探测器携带的执行机构的多样性，基于各部件的特性，建立执行机构模型库；针对深空探测器携带的导航相机特性不同，建立了相机库，基于不同的导航相机及图像处理形式的不同建立了图像算法库；针对深空探测器飞行过程中，自主光学导航控制方案的不同建立了自主光学导航控制方案库。
本发明进行深空探测器着陆过程模拟时，没有使用直升机等大型装置，所有过程都使用基于计算机的虚拟现实技术，因此装置造价便宜，系统简单，每次验证测试花费少量的人力、物力以及较短的测试周期即能完成，另外利用光学导航相机4-1拍摄显示器3-1所显示的图像这种半实物仿真的技术具有可靠性高的优点。
本发明可以生成深空探测器在俯仰角及偏航角-90～90度，滚转角-180～180度，三维任意位置的六自由度范围内采集的图像；由于采用了虚拟现实技术，使得本发明可以采用不同类型的导航相机系统；由于采用了具有强大可调参数功能的dSPACE实时仿真机，本发明可以对不同类型的目标星体的动力学模型、不同的导航控制方案进行验证；本发明同时建立了九大行星、月球以及典型小行星动力学模型库，目标信息库，导航控制方案库，星载执行机构模型库并具有扩展功能，利用简单的拖拉方式就可以改变深空探测器飞行环境。基于以上特点，与在先技术[1]、[2]相比本发明在能够对深空探测器六自由进行模拟，对整个自主光学导航控制系统的可行性验证的同时，具有操作方便、结构简单、可靠性高、实用性强、造价低、占地少等特点。
本发明利用光学导航相机4-1得到的图像信息对深空探测器位姿进行估计，比较自主光学导航控制和动力学模拟系统1估计的结果与深空探测器真实轨迹、姿态，验证光学导航算法的性能。通过对整个飞行任务中轨迹、姿态的分析，察看深空探测器位置、速度以及其姿态等信息，验证整套自主光学导航控制方案的可行性。利用更换具有不同特征的着陆区地形，可以验证着陆方案的鲁棒性。
附图说明
图1为本发明的结构示意图。
具体实施方式
下面结合图1具体说明本实施方式。它由待验证自主光学导航控制和动力学模拟系统1，以实现对选定的着陆星体和着陆区域产生深空探测器的导航信息与控制指令并完成对深空探测器动力学的模拟；目标模拟系统3，以实现根据对动力学模拟所产生的探测器信息生成深空探测器所面临的三维虚拟环境，并通过显示器3-1予以显示；和光学导航相机系统4，以实现通过光学导航相机4-1拍摄显示器3-1所显示的图像，利用该图像驱动待验证自主光学导航控制和动力学模拟系统1产生下一步深空探测器的导航信息与控制指令并完成对深空探测器动力学的模拟；组成。下面进行详细描述：在模拟深空探测器飞行运动状态过程中，由于深空探测器的整个运动状态可以分解为平移的三自由度，姿态的三自由度。平移的三自由度可以分为沿三个方向(X，Y，Z)的运动，姿态的三自由度可以分解为依次绕三个坐标轴的欧拉角，本系统采用先绕Z轴转动φ角，再绕X角转动角，最后绕Y角转动θ角。称φ角为偏航角，角为滚动角，θ角为俯仰角，有φ=arctan[-A21A22]]]>＝arcsin[A23]θ=arctan[-A13A33]]]>其中Aij为态转化矩阵A的第i行，第j列元素。每一时刻，将当前待验证自主光学导航控制和动力学模拟系统1中动力学模拟系统给出的深空探测器位置、姿态信息(X，Y，Z，φ，，θ)传给目标模拟系统3，由其采用了虚拟现实技术驱动目标模型，实时生成光学导航相机4-1采集的目标图像。
本发明针对不同的飞行阶段，不同参考坐标系，深空探测器的动力学模型是有区别，该平台考虑这一点，在不同的飞行阶段，在不同的坐标系内，针对各目标天体建立了星体动力学模型库。例如，在惯性系下星体质心动力学可表示为md2rdt2=P+mU]]>
其中：m为深空探测器质量；r为着陆器质心在惯性坐标系中的矢径；P为作用在着陆器上的控制推力矢量；U为天体引力加速度。而在动坐标系下星体质心动力学则表示为mδ2rδt2=P+mU-2mωe×δrδt-mωe×(ωe×r)]]>其中：m为深空探测器质量；r为着陆器质心在惯性坐标系中的矢径；P为作用在着陆器上的控制推力矢量；U为天体引力加速度；ωe为动坐标系旋转角速度。
(1)待验证自主光学导航控制和动力学模拟系统1的动力学模拟系统：该系统与自主光学星载导航控制系统是利用是dSPACE实时仿真机实现，完成对执行机构、星体动力学的模拟。对于不同的飞行阶段，不同的天体，不同参考坐标系，深空探测器的动力学模型是有区别，该系统考虑这一点，在不同的飞行阶段，不同的坐标系内，针对各目标天体建立了星体动力学模型库，利用该库操作人员可以利用简单的拖拉完成对动力学模型的选择，或者操作人员依照验证的需要对该库进行扩展。该系统利用星载自主光学导航控制模拟系统给出对执行机构的控制信号即控制律，驱动执行机构模型利用其产生的控制力与力矩，利用轨道动力学模型、姿态动力学模型给出深空探测器的位置、速度、姿态等深空探测器的状态信息。由于深空探测器携带的执行机构以及目标星体的不同，使得利用不同执行机构与探测不同天体的深空探测器动力学模型是有差异的，同时，在不同的飞行阶段、坐标系内的动力学方程也是有差别的。本发明在不同的飞行阶段、坐标系下对常见的执行机构以及目标天体建立了模型库。如飞行阶段包括：星际巡航段、目标星体接近段和目标星组着陆段。
坐标系包括：目标星质心惯性坐标系、平移惯性坐标系、着陆点坐标系、速度坐标系、半速度坐标系和深空探测器本体系。
执行机构包括：姿态喷嘴、发动机、飞轮和舵机。
目标天体包括：九大行星、月球和典型的小行星。
以上各库均具有扩展能力。例如在飞行任务前，各执行机构已确定，操作人员可以通过测试执行机构，获取其参数，可将这些参数输入到本发明中，利用本发明进行方案的验证。
(2)待验证自主光学导航控制和动力学模拟系统1的自主光学导航控制系统：该系统完成对星载自主光学导航控制系统的模拟。该系统针对常见的自主光学导航控制方案及其算法建立了库。该深空自主光学导航控制快速原型验证平台可以针对不同的飞行阶段，地表特性，相机系统，星载执行机构，目标星体，导航控制方案的不同情况，通过比较导航控制系统给出的深空探测器估计轨迹以及姿态信息与真实值比较，该平台在验证深空探测器自主导航算法的精确性和实时性，通过对整个飞行任务中轨迹、姿态的分析，察看深空探测器位置、速度以及其姿态等信息，验证整套自主光学导航控制方案的可行性。
(3)目标模拟系统3：该系统利用虚拟现实技术驱动目标模型，生成光学导航相机4-1采集的目标图像。目标模型包括目标星运动模型、目标星亮度模型以及目标星表面模型，其中的目标星运动模型、目标星亮度模型是深空探测器巡航段、接近段所要利用的目标模型，它包括天空中天体在当前时刻的位置信息、亮度信息，以及所要探测的目标星体的大小、颜色、反射率等模型，利用美国航天局JPL实验室提供的数据完成。目标星表面模型则是深空探测器着陆段要利用的目标模型，参考世界各国已发射的深空探测器拍摄到的各中目标星体的表面图像，对目标星体表面进行统计分析，得到各种地表特征出现的概率，利用3dMAX对目标星表面建立模型库，包括以不同地表特征为主的地形：弹坑、峡谷、岩石、斜坡、火山口等。利用OpenGVS驱动选用的三维模型，根据深空探测器当前位置、姿态以及光照等信息在显示器屏幕上生成导航相机采集的目标星表面图像，可以生成深空探测器在俯仰角及偏航角-90～90度，滚转角-180～180度，三维任意位置的六自由度范围内采集的图像。
(4)光学导航相机系统4：由于目标模拟系统3采用了虚拟现实技术，使得光学导航相机系统4可以采用不同类型的导航相机，这样测试平台可以对深空探测器携带的备选相机进行测试，以验证各套导航相机是否满足整个系统的性能要求。同时，由于导航控制方案的不同，要求导航相机系统给出的信息不同，如特征点位置、特征点继承关系、障碍位置及大小等低层信息或者是深空探测器估计运动，地表估计深度等中层信息。这要求不同的图像算法，由于该系统与其它系统相对独立，因此可以简便地置换图像处理算法。这里的图像处理算法分别针对不同的导航系统需要，分别对不同的图像信息进行提取。
本发明针对不同的飞行阶段，不同参考坐标系，深空探测器的动力学模型是有区别，该平台考虑这一点，在不同的飞行阶段，在不同的坐标系内，针对各目标天体建立了星体动力学模型库。例如，在惯性系下星体质心动力学可表示为md2rdt2=P+mU]]>
其中：m为深空探测器质量；r为着陆器质心在惯性坐标系中的矢径；P为作用在着陆器上的控制推力矢量；U为天体引力加速度。而在动坐标系下星体质心动力学则表示为mδ2rδt2=P+mU-2mωe×δrδt-mωe×(ωe×r)]]>其中：m为深空探测器质量；r为着陆器质心在惯性坐标系中的矢径；P为作用在着陆器上的控制推力矢量；U为天体引力加速度；ωe为动坐标系旋转角速度。
(1)待验证自主光学导航控制和动力学模拟系统1的动力学模拟系统：该系统与自主光学星载导航控制系统是利用是dSPACE实时仿真机实现，完成对执行机构、星体动力学的模拟。对于不同的飞行阶段，不同的天体，不同参考坐标系，深空探测器的动力学模型是有区别，该系统考虑这一点，在不同的飞行阶段，不同的坐标系内，针对各目标天体建立了星体动力学模型库，利用该库操作人员可以利用简单的拖拉完成对动力学模型的选择，或者操作人员依照验证的需要对该库进行扩展。该系统利用星载自主光学导航控制模拟系统给出对执行机构的控制信号即控制律，驱动执行机构模型利用其产生的控制力与力矩，利用轨道动力学模型、姿态动力学模型给出深空探测器的位置、速度、姿态等深空探测器的状态信息。由于深空探测器携带的执行机构以及目标星体的不同，使得利用不同执行机构与探测不同天体的深空探测器动力学模型是有差异的，同时，在不同的飞行阶段、坐标系内的动力学方程也是有差别的。本发明在不同的飞行阶段、坐标系下对常见的执行机构以及目标天体建立了模型库。如飞行阶段包括：星际巡航段、目标星体接近段和目标星组着陆段。
坐标系包括：目标星质心惯性坐标系、平移惯性坐标系、着陆点坐标系、速度坐标系、半速度坐标系和深空探测器本体系。
执行机构包括：姿态喷嘴、发动机、飞轮和舵机。
目标天体包括：九大行星、月球和典型的小行星。
以上各库均具有扩展能力。例如在飞行任务前，各执行机构已确定，操作人员可以通过测试执行机构，获取其参数，可将这些参数输入到本发明中，利用本发明进行方案的验证。
(2)待验证自主光学导航控制和动力学模拟系统1的自主光学导航控制系统：该系统完成对星载自主光学导航控制系统的模拟。该系统针对常见的自主光学导航控制方案及其算法建立了库。该深空自主光学导航控制快速原型验证平台可以针对不同的飞行阶段，地表特性，相机系统，星载执行机构，目标星体，导航控制方案的不同情况，通过比较导航控制系统给出的深空探测器估计轨迹以及姿态信息与真实值比较，该平台在验证深空探测器自主导航算法的精确性和实时性，通过对整个飞行任务中轨迹、姿态的分析，察看深空探测器位置、速度以及其姿态等信息，验证整套自主光学导航控制方案的可行性。
(3)目标模拟系统3：该系统利用虚拟现实技术驱动目标模型，生成光学导航相机4-1采集的目标图像。目标模型包括目标星运动模型、目标星亮度模型以及目标星表面模型，其中的目标星运动模型、目标星亮度模型是深空探测器巡航段、接近段所要利用的目标模型，它包括天空中天体在当前时刻的位置信息、亮度信息，以及所要探测的目标星体的大小、颜色、反射率等模型，利用美国航天局JPL实验室提供的数据完成。目标星表面模型则是深空探测器着陆段要利用的目标模型，参考世界各国已发射的深空探测器拍摄到的各中目标星体的表面图像，对目标星体表面进行统计分析，得到各种地表特征出现的概率，利用3dMAX对目标星表面建立模型库，包括以不同地表特征为主的地形：弹坑、峡谷、岩石、斜坡、火山口等。利用OpenGVS驱动选用的三维模型，根据深空探测器当前位置、姿态以及光照等信息在显示器屏幕上生成导航相机采集的目标星表面图像，可以生成深空探测器在俯仰角及偏航角-90～90度，滚转角-180～180度，三维任意位置的六自由度范围内采集的图像。
(4)光学导航相机系统4：由于目标模拟系统3采用了虚拟现实技术，使得光学导航相机系统4可以采用不同类型的导航相机，这样测试平台可以对深空探测器携带的备选相机进行测试，以验证各套导航相机是否满足整个系统的性能要求。同时，由于导航控制方案的不同，要求导航相机系统给出的信息不同，如特征点位置、特征点继承关系、障碍位置及大小等低层信息或者是深空探测器估计运动，地表估计深度等中层信息。这要求不同的图像算法，由于该系统与其它系统相对独立，因此可以简便地置换图像处理算法。这里的图像处理算法分别针对不同的导航系统需要，分别对不同的图像信息进行提取。
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