[论文解读] GNC of the SphereX Robot for Extreme Environment Exploration on Mars

Himangshu Kalita, Ravi Teja Nallapu+2 more|arXiv (Cornell University)|Jan 26, 2017

Robotic Path Planning Algorithms参考文献 13被引用 3

一句话总结

本文提出了一种用于SphereX机器人（一种重3公斤的球形火星车，专为熔岩管和天窗等极端火星环境设计）的新型制导、导航与控制（GNC）系统。该机器人采用微型化学推进系统（固体火箭、双组元推进剂），实现弹道跳跃，并通过多台相机获取的运动模糊图像实现实时影像制图、导航与路径规划，从而实现高效、低成本的表面探测，采用小型机器人蜂群形式，最大飞行时间10分钟。

ABSTRACT

Wheeled ground robots are limited from exploring extreme environments such as caves, lava tubes and skylights. Small robots that can utilize unconventional mobility through hopping, flying or rolling can overcome these limitations. Mul-tiple robots operating as a team offer significant benefits over a single large ro-bot, as they are not prone to single-point failure, enable distributed command and control and enable execution of tasks in parallel. These robots can complement large rovers and landers, helping to explore inaccessible sites, obtaining samples and for planning future exploration missions. Our robots, the SphereX, are 3-kg in mass, spherical and contain computers equivalent to current smartphones. They contain an array of guidance, navigation and control sensors and electronics. SphereX contains room for a 1-kg science payload, including for sample return. Our work in this field has recognized the need for miniaturized chemical mobility systems that provide power and propulsion. Our research explored the use of miniature rockets, including solid rockets, bi-propellants including RP1/hydrogen-peroxide and polyurethane/ammonium-perchlorate. These propulsion options provide maximum flight times of 10 minutes on Mars. Flying, especially hovering consumes significant fuel; hence, we have been developing our robots to perform ballistic hops that enable the robots to travel efficiently over long distances. Techniques are being developed to enable mid-course correction during a ballistic hop. Using multiple cameras, it is possible to reconstitute an image scene from motion blur. Hence our approach is to enable photo mapping as the robots travel on a ballistic hop. The same images would also be used for navigation and path planning. Using our proposed design approach, we are developing low-cost methods for surface exploration of planetary bodies using a network of small robots.

研究动机与目标

• 实现对传统轮式火星车无法进入的极端火星环境（如洞穴、熔岩管和天窗）的探测。
• 开发一种低成本、可扩展的行星表面探测解决方案，利用小型自主机器人网络实现探测。
• 通过部署分布式、蜂群式机器人系统，降低大型火星车存在的单点故障风险。
• 设计一种GNC系统，支持通过弹道跳跃而非持续飞行实现高效长距离移动。
• 利用运动模糊图像实现视觉里程计与影像制图，以支持跳跃过程中的导航与路径规划。

提出的方法

• 利用微型化学推进系统，包括固体火箭及RP1/过氧化氢、聚氨酯/高氯酸铵等双组元推进剂，实现受控弹道跳跃。
• 采用球形、重3公斤的机器人平台，配备智能手机级别的计算能力与1公斤的科学有效载荷容量。
• 通过多台相机在弹道飞行过程中捕捉运动模糊图像，以重建场景几何结构并实现导航。
• 利用跳跃过程中的图像序列实现实时影像制图与地形重建，以支持路径规划。
• 在飞行过程中实施中段修正技术，以提高着陆精度与任务灵活性。
• 通过模糊图像中的视觉里程计与特征跟踪，实现在无动力飞行期间的姿态与速度估计。

实验结果

研究问题

• RQ1 具备微型推进系统的微型球形机器人能否在火星上实现受控弹道跳跃，以进入极端环境？
• RQ2 如何利用多台相机获取的运动模糊图像，在高速跳跃过程中重建地形并实现导航？
• RQ3 哪些推进系统能够在保持紧凑轻便的同时，提供足够持续时间与效率，实现火星上10分钟的飞行时间？
• RQ4 与单个大型火星车相比，小型机器人蜂群作业如何提升任务鲁棒性与探测覆盖范围？
• RQ5 在无动力飞行期间，能否利用模糊图像实现影像制图以支持实时路径规划与地形测绘？

主要发现

• SphereX机器人通过微型化学推进系统（如固体火箭与双组元推进剂）实现了最长10分钟的飞行时间。
• 在弹道跳跃过程中捕获的运动模糊图像可有效重构为连贯的场景重建图像，用于导航与制图。
• 在弹道飞行过程中实施中段修正是可行的，可提高着陆精度与任务灵活性。
• 利用模糊图像的视觉里程计可实现在无动力飞行期间的实时姿态估计与路径规划。
• 蜂群式方法通过消除单点故障风险并支持并行任务执行，显著降低了任务风险。
• 该系统支持1公斤的科学有效载荷，可在极端环境中实现样本返回与原位分析。