毅力号火星车将它带到火星三角洲

2022 年 3 月 17 日,即任务的第 381 个火星日,美国宇航局的毅力号火星探测器回顾了它的轮轨。 图片来源:NASA/JPL-Caltech

美国宇航局的恒心火星探测器正试图在一个月内比之前的任何探测器覆盖更多的距离——而且它正在使用人工智能来做到这一点。 前方的道路上有沙坑、陨石坑和锋利的岩石,漫游车将不得不自行导航。 在 2022 年 3 月 14 日开始的 3 英里(5 公里)旅程结束时,毅力号将到达 Jezero Crater 内的一个古老河流三角洲,那里有数十亿年前的湖泊。

这个三角洲是火星上寻找过去微观生命迹象的最佳地点之一。 Perseverance 使用机械臂末端的钻头和腹部的复杂样本收集系统,收集岩芯以返回地球——这是火星样本返回活动的第一部分。

“三角洲是如此重要,以至于我们实际上已经决定尽量减少科学活动,并专注于开车更快地到达那里,”加州理工学院的肯法利说,他是毅力的项目科学家。 “在那次驾驶过程中,我们将拍摄大量三角洲的图像。我们离得越近,这些图像就会越令人印象深刻。”

科学团队将在这些图像中搜索他们最终想要使用 Perseverance 手臂上的仪器更详细地研究的岩石。 他们还将寻找漫游者登上 130 英尺高(40 米高)三角洲的最佳路线。

但首先,毅力需要到达那里。 火星车将依靠其自动驾驶 AutoNav 系统来做到这一点,该系统已经创造了令人印象深刻的距离记录。 虽然美国宇航局的所有火星探测器都具有自动驾驶能力,但毅力号拥有迄今为止最先进的探测器。

负责这项任务的美国宇航局南加州喷气推进实验室的资深漫游车规划师和飞行软件开发人员马克·迈蒙 (Mark Maimone) 说:“在像机遇号这样的漫游车上花费几分钟的自动驾驶过程在毅力号上发生在不到一秒钟的时间。” “因为自动驾驶现在速度更快,我们可以覆盖比人类对每次驾驶进行编程时覆盖的更多区域。”

美国宇航局的毅力号火星探测器将沿着动画所示的路线前往杰泽罗陨石坑的三角洲。 三角洲是火星车在火星上寻找古代生命迹象时将访问的最重要的地点之一。 图片来源:NASA/JPL-Caltech/ASU/MSSS/亚利桑那大学

漫游者计划的工作原理

在漫游车滚动之前,一个移动规划专家团队(Perseverance 有 14 名权衡轮班)编写机器人探险者将执行的驾驶命令。 这些命令通过美国宇航局的深空网络到达火星,毅力号发回数据,以便规划人员确认火星车的进度。 完成一些计划需要数天时间,例如最近一次跨越约 1,673 英尺(510 米)并包括数千个单独的漫游车命令的驱动器。

一些驱动器比其他驱动器需要更多的人工输入。 AutoNav 对于在具有简单潜在危险的平坦地形上行驶(例如,大岩石和斜坡)非常有用,流动站很容易检测和解决这些危险。

边开车边思考

AutoNav 反映了之前为 NASA 的“精神”、“机遇”和“好奇”号漫游车开发的自动驾驶工具的演变。 AutoNav 的不同之处在于“边开车边思考”——允许 Perseverance 在移动中拍摄和处理图像。 然后流动站根据这些图像进行导航。 也是那个巨石吗 close? 它的肚子能清除那块石头吗? 如果火星车车轮打滑怎么办?

升级的硬件允许“边开车边思考”。 更快的相机意味着 Perseverance 可以足够快地拍摄图像以实时处理其路线。 与前代产品不同的是,Perseverance 拥有一台专门用于图像处理的额外计算机。 该计算机依赖于一个单一用途、超高效的微芯片,称为现场可编程门阵列,非常适合计算机视觉处理。

“在过去的漫游车上,自主意味着放慢速度,因为数据必须在一台计算机上处​​理,”迈蒙说。 “这台额外的计算机与我们过去的计算机相比速度快得惊人,将其专用于驾驶意味着您不必与 100 多项其他任务共享计算资源。”

当然,在 AutoNav 驾驶过程中,人类并没有完全被排除在外。 他们仍然使用美国宇航局火星侦察轨道器等任务从太空拍摄的图像来规划基本路线。 然后,他们标记障碍物,例如 Perseverance 需要避开的潜在沙坑,绘制“远离”和“保持”区域以帮助它导航。

另一个很大的不同是毅力的空间感。

好奇号的自主导航程序将漫游车保持在一个 16 英尺(5 米)宽的安全气泡中。 如果好奇号发现两块相距 15 英尺(4.5 米)的岩石——它可以轻松导航的间隙——它仍然会停下来或绕过它们,而不是冒险穿过。

但是毅力号的气泡要小得多:一个虚拟盒子位于火星车的六个轮子的每一个的中心。 火星最新的漫游车对地形有更敏感的了解,可以自行绕过巨石。

“当我们第一次将 Jezero Crater 视为着陆点时,我们担心我们看到散落在火山口底部的密集岩石场,”Maimone 说。 “现在我们能够绕过甚至跨越以前无法接近的岩石。”

虽然之前的漫游者任务沿着他们的路径探索的速度较慢,但​​ AutoNav 为科学团队提供了快速到达他们最优先考虑的位置的能力。 这意味着该任务更专注于其主要目标:寻找科学家最终想要返回地球的样本。