Abwägen von Risiko und Belohnung bei der Planetenerkundung

Die Mars-Rover der NASA streben nach bahnbrechenden wissenschaftlichen Entdeckungen, während sie die Marslandschaft durchqueren. Gleichzeitig tun die Crews, die die Rover steuern, alles, um sie und die Milliarden von Dollar hinter der Mission zu schützen. Dieses Gleichgewicht zwischen Risiko und Belohnung bestimmt die Entscheidungen darüber, wohin die Rover gehen, die Wege, die sie nehmen, um dorthin zu gelangen, und die Wissenschaft, die sie aufdecken.

Forscher des Robotics Institute (RI) der School of Computer Science haben einen neuen Ansatz entwickelt, um die Risiken und den wissenschaftlichen Wert abzuwägen, wenn Planeten-Rover in gefährliche Situationen geschickt werden.

David Wettergreen, Forschungsprofessor am RI, und Alberto Candela, der seinen Ph.D. in Robotik und ist jetzt Datenwissenschaftler am Jet Propulsion Laboratory der NASA, werden ihre Arbeit „An Approach to Science and Risk-Aware Planetary Rover Exploration“ auf der IEEE and RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems später in diesem Monat in Kyoto vorstellen , Japan. Das Papier erscheint auch in IEEE Robotik und Automatisierungsbriefe.

„Wir haben uns angesehen, wie wir das Risiko abwägen können, das mit dem Besuch anspruchsvoller Orte verbunden ist, und den Wert dessen, was man dort entdecken könnte“, sagte Wettergreen, der seit Jahrzehnten an der Carnegie Mellon University an der autonomen Planetenerkundung arbeitet. „Dies ist der nächste Schritt in der autonomen Navigation und zur Produktion von mehr und besseren Daten zur Unterstützung der Wissenschaftler.“

Für ihren Ansatz kombinierten Wettergreen und Candela ein Modell zur Schätzung des wissenschaftlichen Werts mit einem Modell zur Risikoschätzung. Der wissenschaftliche Wert wird anhand des Vertrauens des Roboters in seine Interpretation der mineralischen Zusammensetzung von Gesteinen geschätzt. Wenn der Roboter glaubt, dass er Felsen richtig identifiziert hat, ohne dass zusätzliche Messungen erforderlich sind, kann er sich dafür entscheiden, einen neuen Ort zu erkunden. Wenn das Vertrauen des Roboters jedoch gering ist, kann er entscheiden, das aktuelle Gebiet weiter zu untersuchen und sein mineralogisches Modell zu verbessern. Zoë, ein Rover, der seit Jahrzehnten Technologien für Autonomie testet, verwendete eine frühere Version dieses Modells bei Experimenten im Jahr 2019 in der Wüste von Nevada.

Die Forscher bestimmten das Risiko durch ein Modell, das anhand der Topographie des Geländes und der Materialtypen des Geländes abschätzt, wie schwierig es für den Rover sein wird, einen bestimmten Ort zu erreichen. Ein steiler Hügel mit losem Sand könnte die Mission eines Rovers zum Scheitern bringen – ein echtes Problem auf dem Mars. 2004 landete die NASA mit den beiden Rovern Spirit und Opportunity auf dem Mars. Die Mission von Spirit endete 2009, als er in einer Sanddüne stecken blieb und seine Räder rutschten, als er versuchte, sich fortzubewegen. Opportunity weitergeführt und bis 2018 gearbeitet.

Wettergreen und Candela testeten ihr Framework anhand realer Marsoberflächendaten. Das Paar schickte einen simulierten Rover, der mit diesen Daten über den Mars huscht, kartierte verschiedene Wege basierend auf unterschiedlichen Risiken und bewertete dann die Wissenschaft, die aus diesen Missionen gewonnen wurde.

„Der Rover hat alleine sehr gut funktioniert“, sagte Candela und beschrieb die simulierten Mars-Missionen. „Selbst bei Hochrisikosimulationen gab es noch viele Gebiete, die der Rover erkunden konnte, und wir stellten fest, dass wir immer noch interessante Entdeckungen gemacht haben.“

Diese Forschung baut auf jahrzehntelanger Arbeit von RI zur Erforschung der autonomen Planetenerkundung auf. Abhandlungen, die bis in die 1980er Jahre zurückreichen, schlagen und demonstrieren Methoden vor, die es Rovern ermöglichen würden, sich autonom über die Oberfläche anderer Planeten zu bewegen, und die durch diese Forschung entwickelte Technologie wurde bei den jüngsten Mars-Rovern eingesetzt.

Bahnbrechende Forscher für autonome Technologie an der CMU vorgeschlagen Wanderer, ein selbstständiger, sechsbeiniger Roboter, der seine Ziele priorisieren und auf Orten wie dem Mars seinen eigenen Weg finden konnte. Das Team testete den sechs Meter großen Roboter Anfang der 1990er Jahre. Weitere Rover folgten, darunter Ratler, Nomad und Hyperion – ein Rover, der so konzipiert ist, dass er der Sonne folgt, während er reist, um seine Batterien aufzuladen.

Zoë begann seine Arbeit in rauen Umgebungen im Jahr 2004 und hat Hunderte von Kilometern in der chilenischen Atacama-Wüste zurückgelegt, einer Umgebung, die in vielerlei Hinsicht dem Mars ähnelt. Bis 2012 verlagerten sich Zoës Missionen in der Wüste auf die autonome Erkundung und die Entscheidungen, wohin sie gehen und welche Proben gesammelt werden sollten. Ein Jahr später beschloss der Rover, autonom in den Wüstenboden zu bohren, und entdeckte, was sich als ungewöhnliche, hochspezialisierte Mikroben herausstellte, was zeigt, dass automatisierte Wissenschaft zu wertvollen Entdeckungen führen kann.

Candela und Wettergreen hoffen, ihre jüngste Arbeit an Zoë während einer bevorstehenden Reise in die Wüste von Utah testen zu können. Die beiden sehen auch, dass ihre Forschung wertvolle Beiträge zur zukünftigen Erforschung des Mondes leistet. Ihr Ansatz könnte von Wissenschaftlern als Werkzeug verwendet werden, um potenzielle Routen im Voraus zu untersuchen und das Risiko dieser Routen mit den wissenschaftlichen Erkenntnissen abzuwägen, die gewonnen werden könnten. Der Ansatz könnte auch einer Generation von autonomen Rovern helfen, die auf die Oberfläche von Planeten geschickt werden, um wissenschaftliche Experimente durchzuführen, ohne dass eine kontinuierliche menschliche Beteiligung erforderlich ist. Der Rover könnte das Risiko und die Belohnung abschätzen, bevor er seinen eigenen Kurs aufzeichnet.

„Unser Ziel ist es nicht, Wissenschaftler auszuschalten, nicht die Person aus der Untersuchung auszuschließen“, sagte Wettergreen. „Wirklich geht es darum, ein Robotersystem für Wissenschaftler produktiver zu machen. Unser Ziel ist es, mehr und bessere Daten zu sammeln, die Wissenschaftler für ihre Untersuchungen verwenden können.“