南カリフォルニアのコロラド砂漠の荒涼とした地帯で、小型四輪探査車が最近、後方の技術チームの介入を最小限に抑えながら約 16 マイル (26 km) 後退しました。 ERNEST (Rover Exploration for Navigation Extreme Sloped Terrain) と名付けられたこのプロトタイプは、ロボットの自律性と困難な地形を横断する能力の両方を向上させるために NASA によって使用されています。
南カリフォルニアにある NASA のジェット推進研究所で開発されたエルンストは、全長 4 フィート (1.2 メートル) です。 NASA の 6 輪火星探査機である Curiosity と Persistence を妨げる障害物を通過するために各ウェブ ホイールを上げられるだけでなく、このプロトタイプは独立した意思決定能力も強化されています。こうした移動性と自律性の進歩により、これまでアクセスできなかった火星や月の領域に到達するという将来のミッションが実現する可能性がある。
現場では、ERNEST は、現在の探査車が達成できるよりもはるかに高い速度と走行距離を必要とする将来の月探査ミッションのテストベッドとして機能しました。この技術は、月やその先の探査活動の将来の設計に情報を提供するために使用できます。
「このテストは、月面で予想される広範囲の地形や照明条件で極めて長距離を航行するためのモビリティハードウェアと自律性ソフトウェアを改良するのに役立ちます」と、将来の長期滞在可能性のある月面探査機のNASAのミッションコンセプトの自律性責任者として最新のテストを主導したJPL主任技術者のイッサ・ナサナス氏は述べた。
NASA チームは ERNEST を使用して、プロトタイプの 2 倍の大きさの探査機を構築でき、長距離の月面ミッションが可能であることを実証しています。前回のキャンペーン中、ERNEST は 7 日間の断続的なテストで、最大時速 0.6 マイル (1 km/h) で 37 時間の走行を行いました。これは、持続性と好奇心がナビゲートできる最大速度を桁違いに上回ります。
「この乗り物を使えば、月や火星の表面で科学旅行ができるでしょう」と、月探査ミッションに取り組むJPL惑星科学者のジェームス・キーン氏は語った。
ERNEST 開発チームの当初の目標は機械的なものでした。NASA のソジャーナー以来、すべての火星探査機に搭載されてきた信頼性の高いロッカーバギー サスペンション システムを進化させた、比較的シンプルで低コストの探査車を設計することでした。このパッシブ システムは、ピボット ポイントとストラットによって 6 輪すべての重量が比較的一定に保たれ、路面の変化に合わせて調整できます。
ERNEST では、アクティブ サスペンションにより、探査機が車輪間の重量配分を管理できるようになります。 2 つのフロント駆動ジンバル ジョイントにより、探査機はひねったり、車輪を動かしたり、障害物を登ったりするなど、さまざまな歩行を行うことができます。クラッチ機構により、アクティブ サスペンションとパッシブ サスペンションを切り替えることができ、地形への対応力は劣りますが、エネルギー効率が高くなります。操縦可能な 4 つの車輪により、横方向を含むあらゆる方向に移動できます。
ERNEST チームを率いる JPL の主任技術者、ハリー・ネイヤル氏は、「私たちは、ロボットによる惑星表面移動システムの設計をもっとうまくできるだろうという想定から始めました」と語った。 「ロッカーブギーシステムは過去 30 年間にわたって大きな成功を収めてきましたが、その間、移動性と地形の相互作用の理解について多くの研究が行われてきました。」
ERNEST の現在のバージョンに到達する前に、チームは 11 個のアクティブ ラック構成をテストするために、それぞれ長さ約 2 フィート (0.6 メートル) の初期のプロトタイプを 2 つ作成しました。月レゴリスの模倣物を満載したトレーラーの中で、最終的なデザインに落ち着くまで、数か月間さまざまな傾斜角を実験しました。
その後チームは、高さ 1.4 メートル (4.5 フィート) のマストに取り付けられた長方形のヘッドを追加するなど、規模を拡大しました。ハードウェアは 2024 年 9 月に完成しましたが、探査機をジョイスティックで固定するには依然として人間のオペレーターが必要で、オペレーターはコマンドを送信して障害物を乗り越える方法を探査機に指示します。
探査機が自分で考えるように訓練するために、ERNEST チームは、ロボットが環境と対話することで学習する人工知能の一種である強化学習に注目しました。 JPL のダイナミクスおよびリアルタイム シミュレーション研究所は、探査車の動作を再現する高忠実度の仮想テスト環境を開発しました。チームは、さまざまな種類の地形に対する探査機の実際のハードウェアの応答を記録したエンジニアが収集したシミュレーター データを入力しました。チームは高性能コンピューティング クラスター上で一度に多くのシミュレーションを実行し、場合によっては 1 つの週末で数千時間のテストを完了しました。
数か月にわたる仮想トレーニングを経て、ERNEST チームは、探査車が新しい自律アルゴリズムを使用して、受動的に吊り下げられた探査車を停止させる地形上を走行する方法を見つけ出すことができるかどうかを確認する準備が整いました。彼らは、JPL の屋外試験場であるマーズ ヤードに、砂の波紋、瓦礫の山、階段、急な坂道を備えた障害物コースを設定しました。それから彼らは探査機が自ら地形を操縦するのを観察した。それ以来、ERNEST はそのようなコースを数多く修了してきました。
ネイヤー氏のチームは、アクティブサスペンションをいつどのように使用するかを決定する探査車の能力と、長距離インテリジェントナビゲーションを組み合わせた新しい自律性プロジェクトに着手している。目標は、ERNEST が効率的な経路を計画して、通過可能な障害物に対処し、危険な障害物を回避できるようにすることです。これらの機能は、火星の広大な風景や月のより困難な領域に遭遇する将来の探査機ミッションの可能性に貢献する可能性があります。
ERNEST の作業は 2022 年に始まり、当初は JPL 内部の研究開発資金によって支援されました。現在、NASA の火星探査プログラムと、ワシントンの NASA 本部にある科学ミッション総局の科学戦略統合室から資金提供を受けています。カリフォルニア州パサデナの Caltech は、NASA の JPL を管理しています。
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