Poznaj Au-Spot psa-robota który trenuje odkrywanie jaskiń na Marsie

Naukowcy wyposażają czworonożne, imitujące zwierzęta roboty, w sztuczną inteligencję (AI) i szereg urządzeń wykrywających, aby pomóc robotom w autonomicznej nawigacji w zdradliwym terenie i podpowierzchniowych jaskiniach Czerwonej Planety.

W prezentacji 14 grudnia na dorocznym spotkaniu Amerykańskiej Unii Geofizycznej (AGU), naukowcy z NASA / JPL-Caltech przedstawili swoje „Mars Dogs”, które mogą manewrować w sposób, którego kultowe łaziki kołowe, takie jak Spirit, Opportunity, Curiosity i niedawno wydana Perseverance, nigdy nie mogły. Zwinność i odporność nowych robotów jest połączona z czujnikami, które pozwalają im omijać przeszkody, wybierać między wieloma ścieżkami i budować wirtualne mapy podziemnych tuneli i jaskiń dla operatorów w bazie macierzystej – powiedzieli naukowcy z AGU.

Tradycyjne łaziki marsjańskie ograniczają się głównie do płaskich powierzchni, ale do wielu interesujących naukowo regionów Marsa można dotrzeć tylko po przebrnięciu przez bardzo nierówny teren lub poprzez zejście pod ziemię. Do takich wyzwań świetnie nadają się chodzące „psy-roboty” – nawet jeśli się przewrócą, to mogą się podnieść.

„Przewrócenie się nie oznacza niepowodzenia misji” – powiedzieli naukowcy podczas prezentacji. „Korzystając z algorytmów przywracania/podnoszenia, robot może samoczynnie podnieść się po upadku”.

Mars Dog byłby również mniej więcej 12 razy lżejszy niż obecne łaziki i byłby w stanie podróżować znacznie szybciej, osiągając podczas testów normalną prędkość chodu 3 mph (5 km / h). Aby spojrzeć na to z perspektywy, łazik Curiosity toczy się po powierzchni Marsa z prędkością około 0,09 mil / h (0,14 km / h) – podali naukowcy.

Na Marsie jaskinie mogą stanowić schronienie dla przyszłych ludzkich kolonii, zapewniając naturalną ochronę przed śmiercionośnym promieniowaniem UV, ekstremalnym zimnem i intensywnymi burzami piaskowymi, które mogą trwać tygodniami, a czasami są wystarczająco duże, aby można je było dostrzec przez teleskopy na Ziemi. Jaskinie mogą również zawierać dowody życia z odległej przeszłości Marsa, a nawet stanowić obecny dom dla organizmów żyjących głęboko pod ziemią, powiedzieli naukowcy z AGU. Roboty z nogami, które mogą chodzić wokół skał, opuszczać się do jaskiń i wybierać ścieżkę – jednocześnie zbierając pomiary i budując mapę tego, co „widzą” – mogą zaoferować naukowcom nowe możliwości wykrywania oznak życia poza Ziemią.

Autonomiczny Mars Dog, nazwany „Au-Spot”, jest zmodyfikowaną wersją „Spot”, czteronożnego mechanicznego eksploratora stworzonego przez firmę robotyczną Boston Dynamics. Ponad 60 naukowców i inżynierów z zespołu Collaborative SubTerranean Autonomous Resilient Robots (CoSTAR) wyposażyło Au-Spot w połączone w sieć czujniki i oprogramowanie, aby pomóc mu bezpiecznie i autonomicznie skanować, nawigować i mapować otoczenie.

Au-Spot przetwarza dane wejściowe z Lidar (teledetekcja za pomocą impulsów laserowych), czujników wizualnych, termicznych i czujników ruchu w celu tworzenia map 3D. Mars Dog wykorzystuje również sztuczną inteligencję, aby dowiedzieć się, których struktur unikać i zidentyfikować obiekty, które mogą mieć znaczenie naukowe, podczas gdy moduł komunikacyjny umożliwia robotowi przesyłanie danych na powierzchnie podczas eksploracji podziemi.

Członkowie zespołu CoSTAR testują Au-Spot na różnych torach z przeszkodami, testując go w tunelach i korytarzach; chodzi po schodach i rampach; oraz w miejscach które naśladują marsjańskie krajobrazy, takie jak jaskinie lawowe w Północnej Kalifornii. Te demonstracje pokazują, że psie roboty mogą poruszać się po głazach i mapować głębokie jaskinie.

„Takie zachowania mogłyby pewnego dnia umożliwić przeprowadzenie rewolucyjnych misji naukowych na powierzchni i pod powierzchnią Marsa, przesuwając w ten sposób granice możliwości NASA w eksploracji tradycyjnie niedostępnych miejsc” – powiedzieli naukowcy z AGU.

Źródła: Mindy Weisberger / Live Science

The Fact and Fiction of Martian Dust Storms

Zdjęcia: NASA/JPL-Caltech

Subscribe
Powiadom o
guest
0 komentarzy
Inline Feedbacks
View all comments
0
Would love your thoughts, please comment.x
()
x