随着航天科技的发展,对地外行星的探测日益频繁和深入。在复杂地形条件下实现着陆点的准确选取已成为行星软着陆的一项关键技术。本文将根据行星表面的地形特征,对行星地形软着陆风险评估方法进行深入研究,并对其进行仿真验证。首先,考虑到地形数据类型的差异,给出影响软着陆安全性的地形粗糙度与坡度定义,并对其提取算法进行研究。针对地形灰度图像,给出一种抑制噪声模糊的图像预处理方法和改进的地形粗糙度提取算法。针对高程数据,给出一种规则化插补的重采样方法和基于着陆区平面拟合的粗糙度与坡度提取算法。其次,基于模糊推理,对单传感器地形风险评估方法进行研究。通过确定地形特征的模糊变量及其隶属函数,该方法可将来自单传感器的采样数据与模糊规则的前提进行比较,进而利用Mamdani模糊推理模型进行着陆区地形风险评估。然后,基于信息融合,给出一种采用CCD相机与激光雷达组合的地形风险评估方法。这种方法在对灰度图像与激光雷达重采样数据转换后,可分别利用并联式融合结构与混联式融合结构进行决策级融合,从而实现对地形风险的综合评估。最后,通过数学仿真,对多传感器地形风险评估方法进行验证。根据设计的仿真方案,分别构建CCD相机和激光雷达的数学模型,以用于对数字地形进行采样,并逐步完成从数据预处理到信息融合的评估步骤。最终通过着陆点选取验证多传感器地形风险评估方法的有效性。