（神秘的地球）据美国宇航局：
1.随着宇航员和漫游车探索未知世界，在没有GPS等传统导航系统的情况下，找到新的方法来导航这些物体至关重要。
2.依靠摄像头和其他传感器数据的光学导航可以帮助航天器——在某些情况下，宇航员自己——在肉眼难以导航的区域找到方向。
3.美国国家航空航天局的三名研究人员正在通过在3D环境建模、使用摄影的导航和深度学习图像分析方面取得最新进展，进一步推动光学导航技术的发展。
在月球表面这样昏暗、贫瘠的景观中，很容易迷路。由于肉眼几乎看不到明显的地标，宇航员和漫游车必须依靠其他方式来绘制路线。
随着美国国家航空航天局执行从月球到火星的任务，包括探索月球表面和踏上这颗红色星球的第一步，找到新的、有效的方法来导航这些新的地形将是至关重要的。这就是光学导航的用武之地——一种利用传感器数据帮助绘制新区域的技术。
美国国家航空航天局位于马里兰州格林贝尔特的戈达德太空飞行中心是光学导航技术的领先开发商。例如，GIANT（戈达德图像分析和导航工具）通过生成小行星Bennu的表面3D地图和计算到目标的精确距离，帮助指导OSIRIS-REx任务在小行星Bennus进行安全的样本采集。
现在，戈达德的三个研究小组正在进一步推动光学导航技术。
虚拟世界开发
Chris Gnam是美国国家航空航天局戈达德的实习生，他领导了一种名为Vira的建模引擎的开发，该引擎已经能够以比GIANT快100倍的速度渲染大型3D环境。这些数字环境可用于评估潜在的着陆区域，模拟太阳辐射等。
虽然消费级图形引擎，如用于视频游戏开发的图形引擎，可以快速渲染大型环境，但大多数都无法提供科学分析所需的细节。对于计划行星着陆的科学家来说，每一个细节都至关重要。
Vira可以快速有效地渲染环境的细节。图像：美国国家航空航天局
“Vira将消费者图形建模师的速度和效率与GIANT的科学准确性相结合，”Gnam说。“这个工具将使科学家能够快速模拟行星表面等复杂环境。”
Vira建模引擎正被用于协助LuNaMaps（月球导航地图）的开发。该项目旨在提高月球南极地区地图的质量，这是美国国家航空航天局阿尔忒弥斯任务的关键探索目标。
Vira还使用光线追踪来模拟光线在模拟环境中的行为。虽然光线追踪经常用于视频游戏开发，但Vira利用它来模拟太阳辐射压力，这是指太阳光引起的航天器动量的变化。
Vira可以准确地渲染间接照明，即即使一个区域没有直接面对光源，它仍然被照亮。图像：美国国家航空航天局
用照片找到你的路
戈达德的另一个团队正在开发一种基于地平线图像的导航工具。光学导航产品设计负责人Andrew Liounis领导着该团队，与美国宇航局实习生Andrew Tennenbaum和Will Driessen以及美国宇航局DAVINCI任务的气体处理负责人Alvin Yew一起工作。
使用该算法的宇航员或漫游者可以拍摄一张地平线照片，程序会将其与探索区域的地图进行比较。然后，该算法将输出拍摄照片的估计位置。
使用一张照片，该算法可以输出数百英尺左右的精度。目前的工作正试图证明，使用两张或更多张图片，该算法可以精确地定位到几十英尺左右的位置。
Liounis解释说：“我们从图像中获取数据点，并将其与该地区地图上的数据点进行比较。”。“这几乎就像GPS使用三角测量一样，但不是让多个观察者对一个物体进行三角测量，而是让一个观察者进行多个观察，所以我们正在找出视线相交的地方。”
这种技术可能对月球探测有用，因为很难依靠GPS信号来确定位置。
一种用于探测陨石坑的视觉感知算法
为了实现光学导航和视觉感知过程的自动化，戈达德实习生Timothy Chase正在开发一种名为GAVIN（戈达德人工智能验证和集成）工具包的编程工具。
该工具有助于构建深度学习模型，这是一种经过训练的机器学习算法，可以像人脑一样处理输入。除了开发工具本身，Chase和他的团队还在使用GAVIN构建一个深度学习算法，该算法将识别月球等光线不足地区的陨石坑。
Chase解释说：“在开发GAVIN的过程中，我们希望对其进行测试。”。“这种识别低光天体中陨石坑的模型不仅将帮助我们学习如何改进GAVIN，而且它还将被证明对阿尔忒弥斯等任务有用，这将使宇航员首次探索月球南极地区——一个有大陨石坑的黑暗地区。”
随着美国国家航空航天局继续探索我们太阳系以前未知的领域，这样的技术可以帮助行星探索至少简单一点。无论是通过开发新世界的详细3D地图、使用照片导航还是构建深度学习算法，这些团队的工作都可以为新世界的地球导航带来便利。
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