A Novel Methodology for Autonomous Planetary Exploration Using Multi-Robot Teams

要約

惑星探査における基本的な制限要因の 1 つは、惑星探査ローバーの自律機能です。
この研究は、ジェゼロ・クレーターの効率的な探査ルートを見つけるために、複数のソース（HiRISEオービター画像、確率分布マップ、および車載探査機センサー）からのデータを組み込む、信頼できる自律マルチロボットチームのための新しい方法論を提案します。
3D 地形モデル、通過可能性分析、および科学的関心のある地点の確率分布マップで構成される地図が生成されます。
3 段階のミッション プランナーが効率的なルートを生成し、対象地点を特定する累積確率を最大化します。
4D RRT* アルゴリズムを使用して滑らかで平坦なパスを決定し、優先順位付けされた計画を使用して安全なパスのセットを調整します。
上記の方法論は、安全で効率的な探査機の経路を調整することを示しており、これにより、動作中ずっと探査機が公称ピッチおよびロール制限内に留まることが保証されます。

要約(オリジナル)

One of the fundamental limiting factors in planetary exploration is the autonomous capabilities of planetary exploration rovers. This study proposes a novel methodology for trustworthy autonomous multi-robot teams which incorporates data from multiple sources (HiRISE orbiter imaging, probability distribution maps, and on-board rover sensors) to find efficient exploration routes in Jezero crater. A map is generated, consisting of a 3D terrain model, traversability analysis, and probability distribution map of points of scientific interest. A three-stage mission planner generates an efficient route, which maximises the accumulated probability of identifying points of interest. A 4D RRT* algorithm is used to determine smooth, flat paths, and prioritised planning is used to coordinate a safe set of paths. The above methodology is shown to coordinate safe and efficient rover paths, which ensure the rovers remain within their nominal pitch and roll limits throughout operation.

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