成功取回“月球土特产”，这项仪器发挥了重要作用( 三 )
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有了这两样法宝以后，我们能够精准又平稳地落到了月球的近月面。到了100米的高度，实际上最后我们的降落器是四条腿支撑的这种方式进行降落。大家都知道在火星上面，美国人用了几种新的方法，比如说用气囊的弹跳式还有像直升飞机一样的把它悬挂到了火星的表面，然后用根绳子把火星车放下来。但是我们在月球上面，这么重的一个设备我们用的是四条腿，那么对月表的平整度以及坑的高高低低的要求就非常高。激光三维慧眼是怎样炼成的？如何来解决这么一个实时性的问题？我们需要在一秒钟拍完这个数据，然后在10秒之内进行判断。7500牛发动机要维持10秒的月球的引力，然后再缓慢下降。所以在这里面，我们是用了中国的方案解决中国的问题。因为我们计算机的速度不如美国那么好，我们的姿态测量精度也不如美国的传感器那么高。所以我们要用这个传感器解决月球表面的三维的地形测量，那么测量精度要做到什么呢？要在一个100米的高度，对一个50米×50米的区域达到把0.2米的坑和石头区别出来。另外一个坡度要小于8度，寻找这么一个安全着陆区。在刚才这样的约束下，我们实际上是采用了一种新的方法。既然我们的平台是在7500牛的发动机推动下它会晃动，那么我们如果用一个波束去扫这个面的话，时间会非常长，这个平面也会变成不平整。但是我们如果用16个激光点，也就相当于用16把扫帚同时去扫一个房间的话，时间会提高16倍，相当于把照相机快门的时间提高了16倍，就能一下子进行一个精准的成像。这也就是我们这个法宝提出的一个新的idea，在当时做这个项目的时候是非常早，大家现在在车载激光雷达里面见的是比较多的。我们现在在无人驾驶车里面用多波数激光雷达来实现障碍物的一个选择和避障。但是在十年前，我们在做这个项目的时候，当时这个概念还是最新的提出。但是16个激光点它引起的这个距离信息实际上是有很大的差异，那么在这里面如何来演练成这件事非常的难。首先我们要在模型上面建立一个算法，这个模型是不是精准？模型要进行简化才能变成什么计算既能跑，但还要变成一个内嵌入式的DSP能够进行计算。
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第二点就是刚才说的16个波束是不一致的，那么我们怎么来检校这16个波束，我们在上海同济大学建了由八块这样的板构成的。大家可以看到在这个图的后方，这八块板每块是2米×8米那么高，模拟了不同的距离。这个距离是从80米到120米的宽度，坡度实现了从正负10度这么一个范围，这也是模拟我们降月过程中的悬停高度。我们标称高度是100米，然后能够适应80到100米。另外大家可以看到它的反射率是不一样的，颜色也是不一样的，表面反射率从6%到20%都能够适应。所以说这几块板要求是非常高的。另外，这几块板还要非常平，因为我们是拿它做基准的。这几块板一定要达到厘米，就是小于一公分的一个平整度，实际上我们做到的是毫米量级。那么在靠近咱们这个地方是一个经纬仪。我们要用这个经纬仪，建立一个标准的目标靶的一个靶场，然后再用我们的激光三维成像敏感器，也拍一个一样的数据，两个解算出一组方程。
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大家可以看到，这个是我们在仪器做好了以后，我们看是不是能避障？能力怎么样？做了一些模拟的月坑。把我们的敏感器，用吊车吊起来实时拍这个照片，然后通过这个数据的检校。大家看一下左边在检校之前，实际上只能识别出六个坑。
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但是我们检校以后能够识别出六十七个障碍物，这个大大地使得我们的真实度达到了百分百。我们这个设备在北京还模拟了月球低重力情况下的100米塔吊的实验，7500牛发动机也进行了实时的工作。有一个比较有趣的现象就是当风吹的时候，我们的羽流会影响激光数据，但实际上在真空里面，由于真空下羽流扩散的时间非常长，所以数据是非常好的。“嫦娥五号”落到了月球，其实在前面的三个激光的测距、测速加三维实现了月球的降落。
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那天在落月的过程中，实际上做到这一步。样品取回的考验我们的各位总师，他们其实觉得这件事已经做了第三次了，成功是应该的，不成功是不应该的，真正的考验就开始了。首先第一个是采样，因为我们这次最主要的就是要带样品返回地球，那么在采样的过程中，首先干的第一件事就是“钻取”。在钻取的时候，我们的预计设计实际上是两米的深度，在钻取之前，有一个探地雷达进行了实时的地形的一个勘探。
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