LuMon：综合基准测试和开发套件，具有用于月球单目深度估计的新颖数据集

单目深度估计 (MDE) 对于使用光电相机的自主月球车导航至关重要。然而，由于严酷的阴影、无纹理的风化层和零大气散射，在月球上部署地面 MDE 网络会带来严重的域差距。现有的评估依赖于无法复制这些条件的类似物，并且缺乏实际指标 真值。为了解决这个问题，我们提出了 LuMon，一个用于评估月球探索 MDE 方法的综合基准框架。我们引入了具有来自真实嫦娥三号任务的高质量立体 真值 深度的新颖数据集和 CHERI 暗模拟数据集。利用这个框架，我们对合成、模拟和真实数据集的最先进架构进行了系统的零样本评估。我们针对陨石坑、岩石、极端阴影和不同深度范围等关键任务挑战严格评估性能。此外，我们通过 微调（合成数据的基础模型）建立了模拟到真实域适应基线。虽然这种适应带来了巨大的域内性能提升，但它对真实月球图像的泛化程度极低，凸显了持续存在的跨域传输差距。我们的广泛分析揭示了当前网络的固有局限性，并为指导外星感知和领域适应的未来进步奠定了标准基础。