跟踪穿越深空的航天器并不容易。到目前为止，这是手动完成的，由美国宇航局深空网络的运营商完成，这是最有能力的通信阵列之一，用于在行星际旅行中接触探测器，检查每个航天器的数据以确定它在太阳系中的位置。

　　随着越来越多的航天器开始在行星之间进行那些痛苦的旅行，该系统将无法扩展。因此，工程师和轨道力学专家正急于解决这个问题——现在，米兰理工大学的一个团队已经开发出一种有效的技术，任何见过自动驾驶汽车的人都会熟悉这项技术。

　　视觉系统是地球上大多数自动驾驶汽车的核心，它们也是Eleonora Andreis及其同事概述的系统的核心。这些视觉系统（本质上是高度敏感的相机）不是拍摄周围景观的照片，而是拍摄探头周围的光源并专注于特定的光源。

　　这些光源已知会徘徊，也被称为行星。将它们在视觉框架中的位置与探测器上计算的精确时间相结合，可以准确地定位探测器在太阳系中的位置。重要的是，这样的计算可以用相对最小的计算能力完成，这使得在船上自动化整个过程成为可能，甚至是Cubesat。

　　这与更复杂的算法形成鲜明对比，例如那些使用脉冲星或地面站无线电信号作为导航基础的算法。这些需要更多的图像（或无线电信号）来计算精确的位置，因此需要更多的计算能力，可以在目前的开发水平下合理地将其放在立方体卫星上。 好奇的机器人也有关于如何在太空中四处走动的解释。资料来源：好奇的机器人YouTube频道

　　不过，使用行星导航并不像听起来那么简单，最近发布在预印本服务器arXiv上的描述这种技术的论文指出了任何此类算法必须完成的不同任务。捕获图像只是一个开始 - 弄清楚图像中的行星是什么，因此，哪一个对导航最有用，将是下一步。接下来是使用该信息来计算轨迹和速度，并且需要出色的轨道力学算法。

　　在计算出当前位置、轨迹和速度后，探头必须进行任何航向调整，以确保其保持在正确的轨道上。在立方体卫星上，这可以像发射一些推进器一样简单。尽管如此，预期和实际推力输出之间的任何显着差异都可能导致探头最终位置的显着差异。

　　为了计算这些差异以及作为该自主控制系统的一部分可能出现的任何其他问题，米兰的团队实施了一个模型，该算法在从地球到火星的飞行中如何工作。仅使用基于视觉的自主导航系统，他们的模型探测器在旅程结束时计算出其在2,000公里内的位置和0.5公里/秒以内的速度。对于大约2.25亿公里的总行程来说还不错。

　　然而，在硅中实施解决方案是一回事，在实际的Cubesate深空探测器上实施它是另一回事。导致该算法的研究是正在进行的欧洲研究委员会资助计划的一部分，因此该团队有可能获得额外的资金，以便在硬件中实施他们的算法。不过，目前还不清楚该算法的下一步是什么。也许某个有进取心的Cubesat设计师可以拿起它并运行它 - 或者更好的是，让它自己运行。

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