编者按：
本文由有深度有温度有态度的微言航天（Vc-space）授权转载
深空探测需要什么样的GNC技术？（一）
——在线和地面的导航与任务设计
作者：新流浪猫
NRC认为，未来十年的空间探测体现出“持续增长的自主性和持续增长的复杂性”（Increasingly autonomous missions with increasing complex），对GNC的要求自然也水涨船高。美国空间探测有三大类目标，分为目标A、B、C，如图1所示，每一类中技术按优先级排序：
图1 美国空间探测的三大目标及其优先发展的技术
目标A是“拓展和维持超越近地轨道的人类活动”；目标B是“探索太阳系的进化和潜在的外星生命”，目标C是“扩展对地球和宇宙的理解”。在前两类中GNC均作为关键技术，并且“目标B”中 GNC技术的优先级排在首位。
美国从40年前就已经开展深空探测任务，至今美、欧、日已经有众多令人瞩目的项目，如“水手10号”（Mariner 10）、“先驱者10号”和“先驱者11号”（Pioneer10、11）、“旅行者号”（Voyager）、“伽利略系统”（Galileo）、“卡西尼计划”（Cassini）、“水星表面”（Mercury Surface）、“深空10号”（Deep Space 10）、“尖端技术研究小型任务”（SMART-1）、“隼鸟号”（Hayabusa）、“曙光号”（Dawn）、“近地小行星交会”（NEAR）、“伊卡洛斯“太阳帆星际飞行器”（IKAROS）等等。（小编语：看到这里，小编突然深刻理解了航天强国与大国的差距。）
深空探测的研究包括天体力学、轨迹优化和任务设计等。其中任务设计的研究和分析贯穿整个过程，从早期的概念研究到运行阶段，其核心是快速地设计出高效和创新的轨迹，同时开展广泛的参数研究。
满足新的科学探测需求；
提高科学和投资的回报，甚至在飞行途中也要开展一些空间探测任务；
降低费用、重量和风险，降低对速度增量的要求（等同于减少推进剂需求）；
在非稳定和高动态环境下，例如接近小行星或彗星等场景，要确保飞行的安全。
除此以外，强鲁棒性的轨迹优化和自动化技术对满足上述需求也十分重要，这就要求引入更加复杂（而非简化）的动态模型。
1.多次交会航行设计（Multiple-Encounter Tour Design）
这项研究已经开展了将近40年，可以合理利用重力相互作用减少推进剂的消耗。而下一代任务要求更高的可信度，采用重力辅助和大气捕获技术将有利于任务的开展。潜在的应用包括：对多个小型天体的探测任务设计，如彗星或小行星的轨迹设计；行星的卫星航行等。
2.小型天体的近距离轨迹设计（Close-Proximity Trajectory Design for Small-Body Missions）
该类探测任务要求具备对小型天体接近、离开和绕飞的能力。尽管例如深度撞击等已经取得了一定成果，但仍需要技术创新支持未来的任务，例如：
高精度动态条件下自动化的任务设计和优化设计；
动态环境下的特征提取、任务场景和轨迹设计、控制和位置保持等（尤其在对探测目标知之甚少的情况下，例如非规则体的重力场建模）；
小型天体的交会任务（为未来的取样返回作准备），包括围绕小型天体的自主运行（因实时性要求高，无法开展实时的地面干预）；
三体重力效应，以及诸如太阳辐射压力等小量影响下的任务设计。
3.低能量轨迹设计和优化（Low-Energy Trajectory Design and Optimization）
解决2体或多体重力场效应，传统“尝试-纠错”的反复迭代数值分析方法已经进化到多体问题的动力学系统理论研究和应用。研究方向主要集中在：
多体动力学的快速轨迹设计和优化能力，这也有利于未来的自主运行；
转移和捕获轨道设计，尤其在低推进条件下；
更加广泛的探测任务，例如火星，木卫二，土卫二，火卫一，或其他小型天体，以及在“太阳-地球-月球”系统中的应用；
利用月球的重力辅助和太阳摄动来提高投放载荷的能力，减少星际航行的费用。
4.多飞行器的轨迹优化（Multiple-Spacecraft Trajectory Optimization）
多飞行器的编队或星座可以实现单个飞行器无法满足的任务。未来发展重点是针对多个飞行器的同时和快速优化轨迹的能力，任务场景包括：轨道器和着陆器/探测器，或上升的飞行器和轨道器，以及单一发射的多颗小行星任务等。
5.低推进轨迹设计和优化（Low-Thrust Trajectory Design and Optimization）
采用电推进和太阳帆，它们只产生很少量的推力，这方面的研究已经开展了很多，在之前的文章中也介绍过，NRC提出的研究重点包括:
对意外推力损失情况下的适应性；
高可信度的轨迹设计；
更广、更快的优化搜索能力；
多体环境下的轨迹设计；
新型推进系统的轨迹优化设计；
对低推进系统的飞行前预计和飞行中的校准。
导航技术（NAVIGATION TECHNOLOGIES）
1.高精度单向无线电测距跟踪技术（Precise One-Way Radio Metric Tracking）
在深空探测中，利用地面站高精度的原子钟，可以实现精确的双向相干多普勒和距离测量，从而用于飞行器的无线电导航。而当深空原子钟实现了体积小、重量轻以及精度高后，可以将其安装在飞行器上，利用其高精度的时钟信号，实现单向的无线电测距跟踪。与双向方案相比，单向方案可以发送更多数据、更加准确，有利于未来的自主无线电导航。尤其能改善着陆或伴飞等时间关键任务的实时性能、鲁棒性、安全性，从而实现更加及时的轨迹设计和自主的控制，提高解决实时事件的能力，如再入、下降、着陆、轨道转入、伴飞、大气制动等。图2则为小型化的深空探测用原子钟。
图2 小型化深空原子钟（DSAC）
2.自主导航（Autonomous Navigation）
对于一些任务需要在线自主导航，因为地面导航的时延满足不了相应的导航精度。自主导航系统AutoNav能解决这一问题，采用比地面导航更简单的编码，初始化时从地面获取最佳可用信息，然后可以自主运行一段时间实现伴飞、撞击或软着陆。
自主导航还将在以下方面加强：
更多的数据，如路标跟踪、激光雷达/雷达测高、无线电测距跟踪（例如DSAC）、飞行器之间的无线电测距跟踪等，以及高精度的天体测量；
改善在线滤波能力（随机参数估计，滤波平滑等）；
轨迹优化；
改善鲁棒性、纠错能力等；
改善与其他飞行器之间的接口。
例如将自主光学导航应用于深空探测（图3），传感器包括“太阳—星光”敏感器、CCD相机、共振散射干涉仪等，前两个设备用于测量与太阳或行星的视线角（LOS）从而确定飞行器的位置，第三个设备通过测量光学多普勒频移来感知飞行器的径向速度，并且通过卡尔曼滤波和粒子滤波来去除干扰。
图3 自主光学导航应用于深空探测
自主的大气制动
火星着陆就需要大气制动。为避免防热层的破损，大气制动要选择合适的“走廊”，需考虑大气密度而不仅仅是高度，而大气密度的影响是时变且难以预知的。因此需要自主导航以保证制动所需的实时控制精度，增强适应性。
地外天体的航行
自主导航可以减少飞行器的运转周期（这些运转周期往往是为等待地面导航结果和方便地面反应决策而设计的），从而缩短时间、减少燃料消耗、增加科学探测时间；可以充分利用重力辅助伴飞，减少对推力系统速度增量的要求；可以更接近目标；更加有利于自主的运行操作从而降低成本。
运动体/月球的临近操作和定点着陆
采用“地面在回路”（即地面测控中心参与导航控制）的导航，其着陆精度最高可以达到数十米，而未来要求是不超过5m，这主要是由于缺乏足够大的安全着陆区，另一方面科学探测的目标可能就是某个非常特别而范围很小的区域，因此只能依靠自主导航。
以下两种技术手段也有助于自主导航的实现：
改进DSN无线电测量数据的精度
DSN（Deep Space Network）的波段从S波段到X波段已经显著提高了测量精度，持续的提升是从X波段到Ka波段。
从光通信链路导出测量跟踪数据
未来的深空通信可能采用光通信模式，例如激光通信（注意：这与前文提到的光学导航是两个完全不同的概念）。传统无线电通信的基础是无线电载体频率的多普勒频移，而激光通信是脉冲传输，脉宽几个纳秒，通过调整激光发射的时间，可以根据脉冲之间的相对时间进行数据编码（脉冲位置调制），接收单个光子就可以获取多个位的数据。但NRC也客观地提出，对光通信链路还要加强理解和研究，因为激光测距是双向系统，并且要求飞行器上有精确的定时电路。
NASA指出，“科学家和工程师们非凡的独创性和创造力保证了新的任务概念不断出现”，而现有的任务设计技术还停留在10多年前，仅能满足简单的任务目标，不能支持新的概念。专家们认为，任务规划设计技术已经是长期被忽略的领域（小编深有同感，尤其是实时在线规划技术），一个稳定、长期的投入是十分关键的，并且应独立于具体任务之外，因为这本身是共性技术。而深空探测的导航功能，传统上都是在地面实现，如果能由飞行器自主完成，能增强任务的适应性和导航精度，将是未来自主飞行控制的基础。
编者按：
上期的“猫”眼看天专栏，我们介绍了在线的导航与任务设计，今天我们来详细说说在线的GNC技术。与地面的导航和任务设计相比，在线GNC技术效果更好，因为只有飞行器自身才最了解当前最新的各种情况；但挑战也更大，因为这对制导、导航和控制都提出了很高的处理要求，一方面飞行器上计算机的处理能力由于受到功耗、体积的限制以及对抗辐射的要求，其计算速度远低于地面计算机系统；另一方面，即使有些问题由地面中心的技术人员来处理也相当棘手，更不用说让飞行器去自主解决了。但是，对探测的需求已经发展到若是没有在线GNC几乎就无法完成任务这一层面，因此开展自主在线的GNC就显得十分迫切。
深空探测需要什么样的GNC技术？（二）
——在线的制导、导航与控制技术
作者：新流浪猫
NASA将深空GNC的组成分为4个功能部分：传感、计算、控制/驱动以及地面测试，而融合这四部分功能的是GNC自主系统和执行软件。
图1 NASA对深空飞行器GNC系统的功能划分
自主GNC技术所面临的未来任务主要包括：
表面着陆
- 在有较大重力和大气影响的天体表面着陆；
- 在有重力影响但没有大气的天体表面着陆；
- 在重力很小的小型天体表面着陆；
重力很小的小型天体接近操作；
取样返回任务；
上升，自主交会对接任务（AR&D）；
多目标的行星航行；
行星轨道器；
编队飞行、航天器集群、分布式飞行器系统；
无重力条件下的碰撞-返回式（touch-and-go, TAG）接触。
这些任务对GNC的挑战在于：
地面辅助的时延长，不能满足任务需求；
在探测所在地需实时性强的操作；
面临未知和动态的环境；
复杂的故障处理；
更长寿命的任务时间。
图2 GNC自主系统和执行软件的组成与功能
图2细化了GNC自主系统和执行软件的组成与功能，GNC自主系统主要完成事件规划以及各类时序任务，提供不同功能间的逻辑和智能化相互联系等。
在抽象层面上，各部分的作用是：
传感，包括各种传感设备的使用以及危险检测功能；
计算，基于各种数据源，估计当前的姿态轨迹，并计算未来的轨迹和姿态。内容包括：基于图像的导航（例如TRN）、姿态估计、轨道确定、危险检测与分析、姿态和路径控制、过程纠正等；
控制/驱动，根据计算结果控制姿态和轨迹，包括驱动发动机，控制各种气动舵翼等。
由于存在高动态的环境，较大的重力场，以及大气干扰，火星着陆的控制必须完全自主，以实现快速、闭环的姿态控制和轨迹规划及制导。在伞降段结束后的动力下降段，通过基于地标的导航、相对目标导航（TRN），将能确定距离目标点的距离，并实时规划大范围的调整轨迹，实施精确着落。现有的着陆技术由于大气的干扰导致降落点散布大（例如，火星上4-8km），这就需要较大的安全着陆区，且要满足着陆车漫行到探测点的需求。如果预先确定的着落区无法保证地形安全性的要求，需通过危险检测与避障（HDA）实施自主安全着陆。总之，火星着陆需要再入前的导航（以确定再入起点）、在线的基于地标的导航、TRN、燃料最优的大范围轨迹调整制导（路径规划）、HDA等紧密合作。
例如月面着陆，因为没有大气的影响，可以从很高的轨道探测月面的情况，也不存在黑障。采用的技术包括基于地标的自主导航、TRN、HDA。与火星探测需求相同的是，探测器应能直接降落在被危险地形包围的探测点。
在重力很小的情况下，可能要多次着落，因此存在再次上升的过程。一般不考虑大气影响，因此地标是容易辨识的，但仍需要复杂和实时的轨迹和姿态优化控制。在与表面接触时不能造成任何损坏，因为还需完成再次上升的过程，因此这类任务包含了再入（E）、下降（D）、着陆（L）和上升（A）全过程。它的难点还在于对小型天体缺乏足够的信息，有关地标和详细的重力模型很可能只有在接近该天体才逐步获取，有可能需要地面辅助。
这两个星球尽管有很大差异，但是二者大气密度与重力场势能的比例较为类似，当降为亚音速后，再入轨迹相当慢，可以采用降落伞提供将近10多分钟的下降，这给制导带来了充足的时间。导航可以采用TRN、辐射计、来自地球的单向无线电数据和自身高精度的时钟（例如以前介绍的DSAC），或者利用在轨飞行器作为中继。
其特点是低重力和缺乏大气，因此：
有足够的时间获取信息并对目标提取特征；
可以缓慢下降到目标；
存在多次着陆接触或上升；
关键的事件可以中止或重启。
没有大气，减少了由此带来的不确定性和风的影响，可以采用基于地标的自主导航、TRN。但对于彗星，由于其向外析气，可能会影响上述导航效果。避免碰撞、避免喷射的物质、复杂的重力和动力学模型是任务的关键，同时避免发动机排出的推进剂干扰或污染天体表面，这将成为另一个GNC设计约束。
此类任务的模式较多，例如
MSR火星取样返回。
TAG模式，软着陆和立即上升。
MSR-like类似于火星取样返回任务，直接返回至地球，需要在线的导航和制导控制，设计高效的燃料最优返回轨迹。
Dart-like类似于投射方式的取样，将样品喷射回等待的飞行器。
micro-sample-return利用电推进的小型卫星进行取样并返回地球。
一般是低推进任务，配合使用电推进系统，需要很长的航行时间。
轨道运行和伴飞要考虑辐射问题，而采用合适的控制算法能够维持健康的状态。
保持多个飞行器相对队形和维持一个集群的模式，是两项不同的操作。飞行器相对之间的几何关系精度，从毫米级至米级，前者可以采用飞行器之间的无线连接和红外通讯，后者应用到大量图像处理。对多个目标的同时观测和远程干涉观测是这类典型应用。
图3给出了在线GNC关键技术，及其与不同任务的相关性：
图3 技术与任务的相关性分析
在这里从软硬件的层面将关键技术分为五大类，第1、2项技术主要涉及到算法和软件，第3、4项技术主要涉及到与传感器相关的硬件设施
以惯性技术为主的在线GNC技术，包括6自由度的制导与控制、非线性优化和路径规划技术、自主制导导航与控制系统、融合多源数据的集成GNC软件系统、低推进制导、太阳帆制导与控制等。
相对目标估计，包括相对目标定位和姿态预计、航空制导（aeroguidance）与控制、危险检测与避障、分布式飞行器集群控制、行星上的精确定位系统等。
相对目标传感，包括测高仪和测速仪、地形传感设备、危险检测传感器等；
惯性-天体传感，包括“纳g”级的加速度计，精确定时等；
其他GNC飞行设备，包括微小飞行器的GNC技术、抗辐射的GNC传感器和电子设备、大气制导控制机构、太阳帆控制机构、先进的在线计算等；
地面测试设施，包括自由飞行推进测试平台（短时间）、实验室级6自由度仿真器、基于无人机的自由飞行平台（长时间）、高速再入/下降/着陆测试平台等。
将上述技术与未来十年的任务进行了相关性分析，用红、黄、绿表示相关性依次递减。这些任务就不再展开介绍了。
图4列出了两种维度下技术的优先级，其中“raw prioritization”是根据使用的频度来区分的，而“cost-moderated prioritization”是根据开发费用来区分的，还好两者比较接近：
图4 GNC技术的优先级分类
表中共性高优先级的任务包括：6自由度的制导与控制、非线性路径规划、集成化的GNC软件、目标相对定位和姿态估计，敏感极小引力（1X10-9g级别）的加速度计，先进的在线计算能力等。
在未来深空科学探测任务中，对“自主”（autonomous）或“自动化”（automated）控制的需求越发强烈，尽管二者的含义是有区别的，但在本文中的主要含义则是指无需地面人工辅助、完全由飞行器自行决定的制导、导航和控制，这主要是由高动态任务的特性决定的，天地之间链路的延时已不满足实时控制的需求，现场瞬息万变，需要飞行器自行及时响应，这将成为未来GNC的技术重点突破所在；并且始终将故障检测、定位与隔离（FDIR）作为研究重点（限于篇幅，本文未对FDIR进行过多介绍）。而当自主性不断增强，也许航天器的控制会逐步迈入智能化时代。
编者按：
与其他航天飞行器任务相比，表面GNC技术最大的特点是涉及到与环境的“深度交互”——即在地外天体特有的土壤、山丘、陡坡、湖泊（湖里并不是水，而是其他液体）等漫行；而与地面的运动体相比，其最大的特点是环境的不确定性和运动的自主性——即无人参与，且地面遥控也有可能实时性不能满足要求。即使是美国进行了至少四次火星探测器着陆任务，但他们仍然认为，行星表面的制导、导航和控制技术仍然处于婴儿期。'猫'眼看天栏目今天推出深空探测GNC技术最后一期，一起聊聊SGNC的特点、挑战和关键技术。
深空探测需要什么样的GNC技术？（三）
——表面制导、导航与控制技术
作者：新流浪猫
SGNC（Surface Guidance, Navigation and Control）重点研究机动任务（mobility-based mission），不包含单纯的着陆任务（lander-based mission），因此它的挑战更加多样化。SGNC的定义可以归纳为：通过传感、定位、运动规划、导航控制等技术，利用轮式车、空中平台、小型跳跃装置等设备，实现所需的机动，并完成特定的目标。其中，“定位”指确定运动体的位置、姿态和速度；“路径规划”或“运动规划”指确定希望的行走路线；而“导航控制”指的是选择路线和执行路线。
火星取样返回（MSR）
火星车需要能量最省的路径控制，需要根据地形传感器信息对机动性进行预计评估，也可能面临更具挑战性的地形取样。
彗星表面取样返回（CSSR）
其涉及的技术包括“接触-远离”（TAG）、自主交会对接、对旋转体表面的可控接近和软接触以及不同类型的“穿透”系统，例如鱼叉，投掷器，钻式末端执行器等。与MSR相比，这类任务需要考虑在低重力环境下的表面机动，而在地面开展微重力试验很昂贵，因此建模与仿真也成了一项关键技术。
月面取样返回LSR
例如月面南极点的取样返回，需要具备在崎岖地形软着陆的能力，能够从地幔取样。涉及的技术包括：基于视觉的相对目标导航、快速和节省能量的机动、精确定位，自动的路径规划和优化等。
金星
例如金星气候轨道器（VCO）任务，采用带定位功能的无控风驱气球；金星本地探测器（VISE）,将需要着陆器；金星表面和大气地球化学探测器，具备在表面极限温度环境下的自主挖掘系统。
大力神（土星的最大卫星）
采用风驱动的热气球实现空中机动，或者采用湖面着陆器实现表面机动，其路径规划和管理依赖于高性能的计算硬件和软件。空中机动可以采用无控、被动、氦高压气球或复杂的摩托飞艇，但均需要定位并避免碰撞。大力神土星系统任务（Titan Saturn System Mission，TSSM)则需要气球具备垂直上升、下降的控制能力和精确地定位能力；通过改变姿态，利用风带到希望的地表之上。
正如对SGNC的定义而言，SGNC并非仅指在行星“地面”运动，也包含了不同的空间机动模式，如图1所示。所需解决的关键技术包括：精确定位、姿态控制（上升段控制）、自主飞行控制（6自由度）、高效运行、不确定条件下的规划、长期的有风辅助的导航、危险检测和规避（地面与空中）、建模与仿真、通讯天线的定位与稳定控制、空间飞行器的部署等。
图1 行星表面机动技术分类
其他任务还包括：Europa （木卫二）着陆，目前通过“帆船”任务实现多次伴飞，完成着陆区域的建模；近地轨道目标（NEO），主要用于行星防御等。
高度的自主性
由于深空通讯的带宽有限，以及较大的通讯延时，基本排除了由地面控制中心进行实时遥控操作（月球探测除外）的可能，需要高度的自主和高可靠性。
恶劣的环境
恶劣的环境导致组件/系统性能快速下降，并且在长时间任务中老化。另一方面，在考虑经济性的条件下实现强鲁棒性和容错性设计也是一个不断增加的挑战。
计算能力受限
满足抗辐射深空飞行条件的计算机芯片与标准商用器件的沟壑十分巨大，其处理能力要远弱于商业器件，这就使得飞行器在线处理问题的能力受到了很大制约，而软硬件功能却愈发复杂。此外在成本约束下考虑飞行可靠性，依然是悬而未决的问题。
未知的环境
也许这是最大的挑战，行星表面是一个复杂而未完全获知的环境下，需要创新的系统设计和自主算法来适应环境。地形、土壤、大气、湖泊等，与其交互的技术远未得到验证，这就使得在路径规划和控制算法中，要考虑诸多不确定性，例如陡峭的斜坡、低重力、不断变化且知之甚少的风场，等等。
任务自身的独特性
行星表面机动操作涉及对环境、系统性能、通信窗口和科学目标的快速而持续的理解。
图2列出了影响SGNC能力的关键技术：
尽管各种SGNC任务目标不同，并且图1和图2均统计了多项关键技术，但这些技术均可以包含在下述三个领域内：规划与控制、建模与仿真、传感与认知，这三项技术构成了新型的“闭环控制系统”。而被控的对象，可以根据其机动的类别进行分类，其任务主要是取样和运输。
专家们建议重点在以下方面取得突破：
集成系统建模和仿真方法学
地面动力学（Terramechanics），涉及与土壤交互的复杂模型，包括取样和地面移动
基于模型的控制
在不确定下进行规划
高速自主导航
“地”面运行工具
规划与可视化工具
测距传感，例如激光雷达等
全局定位
极限地形下的机动系统
小型机动系统
空中机动系统
采样和运输
这里介绍一下基于模型的控制。
许多人会感到奇怪，我们的控制不是一直基于模型的么，没有模型还怎么控制呢？但此处基于模型的控制指的是“模型预测控制”（model-predictive control, MPC）。传统的方法是在离线设计过程中，针对给定的被控对象模型设计控制率，该模型并不参与在线的实时运算。这种方法在模型确定时较为有效，但对不确定性的适应能力不足，且也不能应对发生故障导致模型变化的情况。而MPC是将模型也带入到实时控制中，并通过在线的辨识不断修正模型。MPC的原理如下图所示：
MPC将根据模型，预测从当前到向后某一段时间内系统的输出；其目的是要通过优化计算来调整当前时刻的控制量，使得预测的输出与系统期望的输出这二者之间的差异最小，这就达到了控制的目的。尽管计算出了一段时间内的控制量，当只采用当前时刻的控制量参与控制；到下一个控制周期，重复上述过程，因此MPC是一个滚动优化的过程。MPC由于能够同时处理各种约束条件，在工业控制领域广泛采用，近年来也慢慢引起了航天控制的关注，NASA专家想到了将其应用在SGNC上，并期待能够适应系统的不断进化而动态地建模。（下次再听到“基于模型的控制”就不要闹笑话啦，它指的是MPC）
为什么需要强调自主导航的高速呢？因为现有的自主导航技术显著限制了探测器的平均速度，这导致了额外的能量消耗，限制了可达区域。但是，如果在线的计算速度能够增大，将能够消除这些不利因素。因此，“高速自主导航”有两层含义，一是计算速度更加高速 ，二是运动速度也可以更快，行动更加自由！
编后语：
至此，关于深空探测的GNC技术就介绍完了。重新梳理这三个领域（在线和地面的导航与任务设计、在线的GNC技术、行星表面的GNC技术）可以发现两个共同点：一是需要解决更多的不确定性问题；二是更多依赖于航天器的自主处理能力。这不仅将成为衡量深空探测技术水平的一个参考因素，也在很大程度上决定了任务的可行性和科学回报的大小。随着国外深空项目的不断推进，留给我们的挑战也越来越大，发展自主甚至智能的GNC系统已经十分迫切了呢。
此外也可以看出，美国在论证关键技术时，总是努力地提取共性技术，强调基础性，因为基础性的研究成果能够推广应用到其他领域，有事半功倍的效果；并利用表格或矩阵的形式直观地给出这些技术可应用的项目，这可以给习惯于以项目牵引关键技术的管理者们认真参考。
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