The Importance of Adaptive Decision-Making for Autonomous Long-Range Planetary Surface Mobility

要約

長距離運転は惑星表面探査の重要な要素です。
予期せぬ事態が発生すると、人間のオペレーターによる移動計画の調整が必要になることがよくありますが、このアプローチは拡張性がなく、将来のミッションには不十分です。
自立型探査機への関心は高まっていますが、研究コミュニティはまだ自律的で適応的な意思決定に大きな注目を払っていません。
この論文では、人間主導の適応計画がミッションの安全性と生産性において重要な役割を果たした特定の惑星モビリティ運用を振り返ります。
人間の専門家の能力に触発されて、私たちは惑星表面のようなオフロード環境で動作するロボットのための既存の自律移動アルゴリズムの欠点を特定します。
私たちは、過去の経験からの支援なし学習や確率的世界モデルへのさらなる依存など、適応的な意思決定機能を提唱します。
この研究の目的は、地上計画ツールを強化し、最終的には惑星探査機に搭載された長距離自律アルゴリズムを強化するための有望な研究手段を明らかにすることです。

要約(オリジナル)

Long-distance driving is an important component of planetary surface exploration. Unforeseen events often require human operators to adjust mobility plans, but this approach does not scale and will be insufficient for future missions. Interest in self-reliant rovers is increasing, however the research community has not yet given significant attention to autonomous, adaptive decision-making. In this paper, we look back at specific planetary mobility operations where human-guided adaptive planning played an important role in mission safety and productivity. Inspired by the abilities of human experts, we identify shortcomings of existing autonomous mobility algorithms for robots operating in off-road environments like planetary surfaces. We advocate for adaptive decision-making capabilities such as unassisted learning from past experiences and more reliance on stochastic world models. The aim of this work is to highlight promising research avenues to enhance ground planning tools and, ultimately, long-range autonomy algorithms on board planetary rovers.

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