哦，對了，這套方法你們可以在2020年阿美莉卡控制會議接受的一篇論文上看到，我們在那篇論文上做了一些小小的最佳化工作。
我們透過這個演算法，確保了我們能夠檢測到隕石坑和石塊，找到平坦地面。”
動作快的俄國專家已經在自己筆記本計算機上開始查起來了。
“在感測器探測層面，我們和我們國家的科技型企業進行了合作，他們有著豐富的經驗，我們結合雷射雷達、攝象頭和iu資料，使用粒子濾波和卡爾曼濾波演算法融合多源資料，減少單感測器誤差。
好吧，我還是簡單說一下吧，這裡主要是基於terra retive navigation方法做的月球著陸器導航解決。
在按比例縮放的模擬月球情景上開發演算法，在該背景上構建了一個三軸移動框架來重現著陸軌跡。
在三軸移動架的尖端，安裝了遠端和短距離紅外測距感測器以測量高度。
我們都知道距離感測器的校準對於獲得良好的測量結果至關重要。
為此，透過使用最小二乘法最佳化非線性傳遞函式和偏置函式來校準感測器。
因此，感測器的協方差是用距離的二階函式近似的。
這兩個感測器有兩個不同的工作範圍，它們在一個小局域內重迭。
為了在重迭範圍內獲得最佳效能，開發了一種switch策略。
在評估開關策略後，找到距離的單個誤差模型函式。
由於環境因素不同，在隕石邊緣的溫度偏差很大，因此會評估兩個感測器的偏置漂移，並在演算法中適當考慮。
為了在導航演算法中反映月球表面的資訊，已經考慮了模擬月球表面的數字高程模型。
導航演算法被設計為擴充套件卡爾曼濾波器，它使用高度測量、數字高程模型和來自移動座標系的加速度測量。
導航演算法的目標是估計模擬航天器在從3公里高度著陸到隕石坑邊緣附近的著陸點期間的位置。
並且在著陸過程中不斷更新演算法，為此我們特意構思了一個隕石坑峰值檢測器，以便使用新的狀態向量和新的狀態協方差重置導航濾波器。”
大家都聽的很認真。
此時阿廖沙已經找到了前面林燃提到的那篇阿美莉卡控制協會的論文，亞歷山大看了下摘要片刻後低聲來了一句：“變態！”
阿廖沙沒有問為什麼變態。
因為在阿美莉卡那篇論文裡寫的摘要是平均最終位置估計誤差降低了 60，平均最終速度估計誤差降低了 25，到了林燃那，所謂對方案做了個小小的最佳化，結果卻是降低了90的誤差。
兩位俄國專家，想破腦袋也想不到，華國這小小的最佳化到底是怎麼做到的。
“關於降落精度方面，各位都清楚，我們的發射，最終要在精度上，做到燃料艙和登月艙的位置間隔不超過200米。
包括這次降落，相信大家也看到了，我們的目標點位和實際點位的誤差應該不會超過20米。
我們的極限甚至能做到比20米還更低。
每次降落都在相鄰位置，確保月球基地的建設能夠儘可能的使用現有資源，每一個發射到月球上的航天器都能派上用場。
這同樣是建立在前人的肩膀上。
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)完章本(
