Data-Driven Terramechanics Approach Towards a Realistic Real-Time Simulator for Lunar Rovers

📄 arXiv: 2601.04547v1 📥 PDF

作者: Jakob M. Kern, James M. Hurrell, Shreya Santra, Keisuke Takehana, Kentaro Uno, Kazuya Yoshida

分类: cs.RO

发布日期: 2026-01-08

备注: Author's version of a manuscript accepted at the International Conference on Space Robotics 2025 (iSpaRo 2025). (c) IEEE

💡 一句话要点

提出数据驱动的月球车地形力学方法，实现逼真的实时月球表面模拟。

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 月球车 地形力学 实时模拟 数据驱动 回归模型

📋 核心要点

  1. 现有月球车模拟器难以兼顾视觉逼真度和物理精度，限制了其全面复现月球环境的能力。
  2. 采用数据驱动方法，利用回归模型对车轮滑移和下沉进行建模，降低了计算复杂度，实现了实时模拟。
  3. 实验验证了该方法在模拟稳态和动态滑移、下沉行为方面的准确性，并提升了地形变形和车轮轨迹可视化的真实感。

📝 摘要（中文）

本文旨在解决当前月球表面模拟器在视觉逼真度和物理精度上的局限性，提出了一种结合高视觉逼真度和真实地形交互的数据驱动方法，以实现对月球车在月球表面行驶的逼真模拟。该方法采用回归模型，利用全尺寸月球车和单轮实验及模拟中收集的数据，对滑移和下沉进行建模，从而避免了直接模拟车轮与土壤相互作用的高计算成本。实验结果表明，该基于回归的地形力学模型能够准确地再现平坦地形和高达20度斜坡上的稳态和动态滑移以及下沉行为，并通过了现场测试结果的验证。此外，该方法还改进了地形变形和车轮轨迹可视化的真实感。该方法支持需要物理上合理的地形响应和高视觉逼真度的实时应用。

🔬 方法详解

问题定义：现有月球车模拟器通常侧重于视觉效果或物理精度，难以同时满足高逼真度和实时性的需求。直接模拟车轮与土壤的相互作用计算量巨大，难以应用于实时仿真。因此，需要一种能够在保证物理合理性的前提下，实现实时月球车模拟的方法。

核心思路：本文的核心思路是采用数据驱动的方法，通过回归模型学习车轮滑移和下沉与地形参数之间的关系，从而避免复杂的物理建模和计算。这种方法能够显著降低计算成本，实现实时模拟。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 数据采集：通过全尺寸月球车和单轮实验以及仿真，收集车轮滑移、下沉以及地形参数等数据。2) 回归模型训练：利用收集到的数据，训练回归模型，建立车轮滑移和下沉与地形参数之间的映射关系。3) 实时模拟：在实时模拟环境中，利用训练好的回归模型，根据当前地形参数预测车轮滑移和下沉，从而实现对月球车运动的模拟。4) 视觉增强：对地形变形和车轮轨迹进行视觉增强，提高模拟的真实感。

关键创新：该方法最重要的创新点在于采用数据驱动的方式来模拟地形力学，避免了复杂的物理建模，从而实现了实时性。此外，该方法还结合了高视觉逼真度的渲染技术，提升了模拟的真实感。

关键设计：回归模型的选择和训练是关键。论文中采用了合适的回归模型（具体模型未知），并利用大量实验和仿真数据进行训练，以保证模型的准确性和泛化能力。此外，地形变形和车轮轨迹的视觉增强也需要精心设计，以保证视觉效果的真实感（具体实现细节未知）。

📊 实验亮点

该方法在平坦地形和高达20度斜坡上，能够准确地再现稳态和动态滑移以及下沉行为。通过与现场测试结果的对比，验证了该方法的有效性。此外，该方法还提升了地形变形和车轮轨迹可视化的真实感，增强了模拟的沉浸感。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于月球车任务规划、操作员培训和远程控制等领域。通过逼真的实时模拟，可以有效降低任务风险，提高任务效率。此外，该方法还可以推广到其他行星表面的模拟，为未来的行星探测任务提供技术支持。

📄 摘要（原文）

High-fidelity simulators for the lunar surface provide a digital environment for extensive testing of rover operations and mission planning. However, current simulators focus on either visual realism or physical accuracy, which limits their capability to replicate lunar conditions comprehensively. This work addresses that gap by combining high visual fidelity with realistic terrain interaction for a realistic representation of rovers on the lunar surface. Because direct simulation of wheel-soil interactions is computationally expensive, a data-driven approach was adopted, using regression models for slip and sinkage from data collected in both full-rover and single-wheel experiments and simulations. The resulting regression-based terramechanics model accurately reproduced steady-state and dynamic slip, as well as sinkage behavior, on flat terrain and slopes up to 20 degrees, with validation against field test results. Additionally, improvements were made to enhance the realism of terrain deformation and wheel trace visualization. This method supports real-time applications that require physically plausible terrain response alongside high visual fidelity.