Thermal Vision for Soil Assessment in a Multipurpose Environmental Chamber under Martian Conditions towards Robot Navigation

要約

土壌評価は、自然環境や惑星環境での移動ロボットの計画とナビゲーションにとって重要です。
地力学的特性は、長波赤外線カメラなどのリモートセンサーを使用して、太陽光の影響下での土壌の熱挙動から推測できます。
ただし、この動作は火星などの惑星の低気圧に大きく影響されるため、地球上のロボットのリモートセンシングデータと目標の惑星探査条件を関連付ける実用的なモデルが必要です。
この記事では、リモート センシングを使用して地球上の土壌の熱挙動を惑星の圧力条件下での対応する挙動に関連付けるのに役立つ代表的な日周サイクル データセットのペアを生成するための、多目的環境チャンバーに基づく一般的なフレームワークを提案します。
さらに、火星の大気 \ch{CO2} 組成を再現できる UMA-Laserlab チャンバーを使用してデータセットを生成する、提案されたフレームワークのアプリケーションを紹介します。
特に、再現された火星の表面状態とそれに相当する地球の日周期を比較することにより、異なる粒度の 4 つの土壌サンプルの熱挙動を分析します。
結果は、粒度と熱慣性の間の相関関係を示しており、これは探査機によって記録された利用可能な火星表面の測定結果と一致しています。
得られたデータセットのペアは、ヒーター、気温、地表温度を含む代表的な日周熱画像で構成され、科学界に提供されています。

要約(オリジナル)

Soil assessment is important for mobile robot planning and navigation on natural and planetary environments. Terramechanic characteristics can be inferred from the thermal behaviour of soils under the influence of sunlight using remote sensors such as Long-Wave Infrared cameras. However, this behaviour is greatly affected by the low atmospheric pressures of planets such as Mars, so practical models are needed to relate robot remote sensing data on Earth to target planetary exploration conditions. This article proposes a general framework based on multipurpose environmental chambers to generate representative diurnal cycle dataset pairs that can be useful to relate the thermal behaviour of a soil on Earth to the corresponding behaviour under planetary pressure conditions using remote sensing. Furthermore, we present an application of the proposed framework to generate datasets using the UMA-Laserlab chamber, which can replicate the atmospheric \ch{CO2} composition of Mars. In particular, we analyze the thermal behaviour of four soil samples of different granularity by comparing replicated Martian surface conditions and their Earth’s diurnal cycle equivalent. Results indicate a correlation between granularity and thermal inertia that is consistent with available Mars surface measurements recorded by rovers. The resulting dataset pairs, consisting of representative diurnal cycle thermal images with heater, air, and subsurface temperatures, have been made available for the scientific community.

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