Enabling In-Situ Resources Utilisation by leveraging collaborative robotics and astronaut-robot interaction

要約

宇宙探査と他の惑星での人類の存在の確立には、高度な技術とロボットと宇宙飛行士の間の効果的な協力が必要です。
宇宙資源の効率的な利用は、地球外居住にとっても不可欠です。
Collaborative In-Situ Resources Utilization (CISRU) プロジェクトは、5 つの主要モジュールで構成されるソフトウェア スイートを開発しました。
最初のモジュールはマルチエージェントの自律性を管理し、エージェントとミッションコントロール間の通信を容易にします。
2 つ目は環境認識に焦点を当てており、環境セグメンテーションやオブジェクトの姿勢推定などのタスクに AI アルゴリズムを採用しています。
3 番目のモジュールは安全なナビゲーションを保証し、障害物の回避、宇宙飛行士とのソーシャル ナビゲーション、ロボット間の協力をカバーします。
4 番目のモジュールでは、現場リソース利用 (ISRU) シナリオにおけるさまざまなタスクのためのマルチツール機能やツールチェンジャーの設計などの操作機能について説明します。
最後に、5 番目のモジュールは協力動作を制御し、宇宙飛行士のコマンド、複合現実インターフェイス、マップ フュージョン、タスク監視、およびエラー制御を組み込みます。
このスイートは、惑星環境および GMV SPoT アナログ環境で宇宙飛行士と探査車の相互作用データセットを使用してテストされました。
結果は、宇宙システムにおける E4 の自律性と AI の利点が実証され、宇宙飛行士とロボットのコラボレーションに利益をもたらします。
この文書では、CISRU の開発、フィールドテストの準備、分析について詳しく説明し、AI を活用したテクノロジーを通じて惑星探査に革命をもたらす可能性を強調しています。

要約(オリジナル)

Space exploration and establishing human presence on other planets demand advanced technology and effective collaboration between robots and astronauts. Efficient space resource utilization is also vital for extraterrestrial settlements. The Collaborative In-Situ Resources Utilisation (CISRU) project has developed a software suite comprising five key modules. The first module manages multi-agent autonomy, facilitating communication between agents and mission control. The second focuses on environment perception, employing AI algorithms for tasks like environment segmentation and object pose estimation. The third module ensures safe navigation, covering obstacle avoidance, social navigation with astronauts, and cooperation among robots. The fourth module addresses manipulation functions, including multi-tool capabilities and tool-changer design for diverse tasks in In-Situ Resources Utilization (ISRU) scenarios. Finally, the fifth module controls cooperative behaviour, incorporating astronaut commands, Mixed Reality interfaces, map fusion, task supervision, and error control. The suite was tested using an astronaut-rover interaction dataset in a planetary environment and GMV SPoT analogue environments. Results demonstrate the advantages of E4 autonomy and AI in space systems, benefiting astronaut-robot collaboration. This paper details CISRU’s development, field test preparation, and analysis, highlighting its potential to revolutionize planetary exploration through AI-powered technology.

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