Safety Enhancement in Planetary Rovers: Early Detection of Tip-over Risks Using Autoencoders

要約

自律型ロボットは、探査ミッション中に予期せぬ危険な状況に常に遭遇します。
AsguardIV 探査機の特徴的なリムレスホイールにより、困難な地形を克服できます。
ただし、急な坂道や困難な操作により探査機が転倒し、ミッションの完了が脅かされる可能性があります。
この研究は、潜在的な転倒事象の初期の兆候または初期段階を特定して、これらの重大な瞬間を完全に発生する前に予測および検出することに焦点を当てており、おそらく事故を防止し、探査ミッション中の探査機の安全性と安定性を強化します。
慣性測定ユニット (IMU) の読み取り値は、Long Short-Term Memory Networks (LSTM) のシーケンス処理能力を組み合わせた、コンパクトで堅牢かつ効率的なオートエンコーダーを開発するために使用されます。
この取り組みは、LSTM ベースのオートエンコーダーを活用することで、転倒の危険を検出し、より信頼性の高い探査ミッションのための安全対策を開発するための予測機能に貢献します。

要約(オリジナル)

Autonomous robots consistently encounter unforeseen dangerous situations during exploration missions. The characteristic rimless wheels in the AsguardIV rover allow it to overcome challenging terrains. However, steep slopes or difficult maneuvers can cause the rover to tip over and threaten the completion of a mission. This work focuses on identifying early signs or initial stages for potential tip-over events to predict and detect these critical moments before they fully occur, possibly preventing accidents and enhancing the safety and stability of the rover during its exploration mission. Inertial Measurement Units (IMU) readings are used to develop compact, robust, and efficient Autoencoders that combine the power of sequence processing of Long Short-Term Memory Networks (LSTM). By leveraging LSTM-based Autoencoders, this work contributes predictive capabilities for detecting tip-over risks and developing safety measures for more reliable exploration missions.

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