Am Puls der Robotic Explorers der NASA

PROJEKT

Modellbasierte MONSID-Software (Off-Nominal State Identification and Detection).

SCHNAPPSCHUSS

Um die Roboterforscher der NASA gesund zu halten, ist intelligente Software erforderlich, insbesondere in abgelegenen und rauen Umgebungen. Eine anfängliche Investition des Small Business Innovation Research (SBIR)-Programms der NASA führte zur Entwicklung einer neuen Technologie, die die robotische Erkundung entfernter Ziele in unserem Sonnensystem ermöglichen könnte.

Europa, ein faszinierender Jupitermond, hat eine eisige Oberfläche und Hinweise auf einen flüssigen Ozean darunter das wahrscheinlich mehr Wasser enthält als die Ozeane der Erde. Arthur C. Clarke erkannte seine Einzigartigkeit in seinem Roman 2010: Odyssey Two mit der denkwürdigen Passage „All these worlds are yours. Außer Europa. Versuchen Sie nicht, dort zu landen“, als Warnung an zukünftige Entdecker, diese Welt vor einer möglichen Evolution des Lebens zu schützen. Wissenschaftler glauben, dass Leben auf Europa möglich ist, wenn flüssiges Wasser und günstige chemische Elemente vorhanden sind. Aber wir müssen näher kommen, um ihre Anwesenheit zu bestätigen – und die Erkundung Europas ist eine gewaltige Herausforderung. Wie können wir angesichts der Besonderheiten Europas dieses faszinierende Reiseziel nicht erkunden?

Um diesem Ruf nachzukommen, entwickelt die NASA Konzepte für Roboterforscher, die auf Europa landen und nach Lebenszeichen suchen, indem sie das Eis und möglicherweise den Ozean darunter beproben. Die Oberfläche Europas ist ein unwirtlicher Ort mit Temperaturen unter –260 °F und gebadet in starker Strahlung, die die Elektronik stören kann. Europa ist auch so weit von der Erde entfernt, dass es schwierig wäre, die Aktivitäten eines Roboters stündlich oder sogar täglich zu verwalten. (Es wird ungefähr 50 Minuten dauern, bis ein Signal von der Erde einen Forschungsroboter erreicht, den die NASA dort stationiert.) Eine Lösung besteht darin, unsere Forschungsroboter intelligenter und autonomer zu machen, damit sie Probleme ohne menschliches Eingreifen erkennen und handhaben können. Ein entscheidender Aspekt der Autonomie ist die Fähigkeit eines Roboters, seine Hardware auf Probleme zu überprüfen, festzustellen, ob etwas nicht richtig funktioniert, und die fehlerhafte Komponente zu lokalisieren.

Das Jet Propulsion Laboratory (JPL) der NASA arbeitet mit einem kleinen Unternehmen namens Okean Solutions, Inc. zusammen, um diese Fähigkeit zu entwickeln, die eines Tages bei Missionen in schwierigen Weltraumumgebungen wie Europa eingesetzt werden könnte (Abbildung 1). Die MONSID-Software (Model-based Off-Nominal State Identification and Detection) von Okean überprüft den Zustand eines Systems, indem Onboard-Messungen mit Simulationen oder Modellen des erwarteten Verhaltens verglichen werden. MONSID überprüft das korrekte Verhalten, erkennt, wenn etwas nicht stimmt, und identifiziert dann, welche Hardware nicht ordnungsgemäß funktioniert. Dieser „modellbasierte“ Ansatz verwendet die Constraint-Suspension-Technik – ein analytischer Ansatz, der von den Professoren Randy Davis und Howie Schrobe am Massachusetts Institute of Technology (MIT) für die Verwendung auf digitalen Systemen entwickelt wurde. Während ihrer Dissertation an der University of California, Los Angeles, erweiterte Lorraine Fesq diese Fähigkeit, um mit analogen Werten wie Temperaturen, Spannungen und Strömen zu arbeiten, die auf Robotersystemen zu finden sind. Ksenia Kolcio und Maurice Prather, Vice President bzw. President von Okean Solutions, entwickelten und reiften MONSID anschließend durch mehrere von NASA und Air Force SBIR finanzierte Bemühungen. MONSID hat seine Vielseitigkeit durch den Einsatz auf Hardware-Testbeds des JPL, des California Institute of Technology und des Air Force Research Laboratory unter Beweis gestellt.

In einer MONSID-Anwendung arbeitete ein Ingenieurteam unter der Leitung von Ryan Mackey am JPL mit Okean Solutions zusammen, um das Mobilitätssystem von Athena zu modellieren, einem JPL-Entwicklungsrover, der zur Erprobung neuer Robotertechnologien verwendet wird (Abbildung 2). Die Modellierung begann, als der Rover mit neuen Komponenten überholt wurde, und Tests mit dem aufgerüsteten Rover ergaben überraschende Ergebnisse. Das Team führte Athena-Rover-Testfahrten im Mars Yard am JPL durch und verglich die vom Mobilitätssystem des Rovers gesammelten Daten mit Vorhersagen der MONSID-Modelle. Es wurden mehrere Abweichungen beobachtet. Ursprünglich vermutete das Team, dass die Diskrepanzen auf Modellierungsfehler zurückzuführen waren, aber weitere Analysen ergaben mehrere neue Probleme mit dem Rover selbst. Zu diesen Problemen gehörten Fehlanpassungen in den Bewegungsbefehlen der obersten Ebene gegenüber den Positionsbefehlen, die von den Motorsteuerungen gesehen wurden; Off-Nominal-Antworten auf Befehle, was zu einer Bogenbewegung führt, wenn ein Geradeausfahren befohlen wurde; und Motorpolaritätsabweichungen zwischen dem gemeldeten Lenkwinkel und den Befehlen, was dazu führte, dass die Motoren zur Korrektur an den Verkäufer zurückgeschickt wurden. Die verbleibenden Probleme wurden behoben, indem die Software und die Firmware der Motorsteuerung auf dem Rover aktualisiert und die Parameter der Motorsteuerung angepasst wurden. Diese Übung zeigt, wie der modellbasierte MONSID-Ansatz intelligentere, autonomere Funktionen zur Bewertung des Zustands und der Leistung von Hardware bietet, selbst wenn Systeme vor der Bereitstellung entwickelt werden.

Nachdem der Athena-Rover fertiggestellt und auf korrektes Verhalten überprüft worden war, fügte das Team Fehler ein, um Motorstillstände und falsche Radbefehle zu simulieren, um die MONSID-Leistung unter realen Bedingungen zu testen. Beispielsweise führte das Team einen simulierten Bit-Flip ein, der die Polarität eines Befehls zu einem der Lenkmotoren während einer befohlenen Fahrt entlang eines Bogens umkehrte (Abbildung 3). Dieser Zustand führte dazu, dass sich ein Rad nach rechts statt nach links drehte, wodurch dieses Rad über den Mars Yard schleifte. Die Rover-Telemetriedaten schienen trotz des fehlerhaften Befehls in Ordnung zu sein; Tatsächlich erreichte der Rover sein Antriebsziel, weil die fünf anderen Räder das schleifende kompensierten. Im Mars Yard konnten die Ingenieure visuell sehen, wie das Rad gezogen wurde, aber wenn sich der Rover auf der Oberfläche eines anderen Planetenkörpers befand, wurde der Fehler nicht in den Telemetriedaten angezeigt, was es schwierig machte, ihn zu erkennen, geschweige denn zu diagnostizieren . Unerkannt kann ein schleifendes Rad zu schweren Radschäden führen. Herkömmliche Grenzwertüberprüfungsansätze wären bei der Erkennung dieser Art von Fehlern herausgefordert, da alle Onboard-Messungen innerhalb der Grenzwerte blieben. Durch die Erfassung der beabsichtigten Koordination zwischen allen sechs Rädern war MONSID in der Lage, diesen Fehler im Gegensatz zu herkömmlichen Monitor-Antwortmethoden zur Fehlererkennung sofort zu erkennen und zu isolieren. Diese Ergebnisse unterstreichen die Vorteile des modellbasierten Ansatzes von MONSID. Mithilfe von MONSID können Ingenieure nicht nur sicherstellen, dass das richtige System vor dem Einsatz auf seiner Mission an einem entfernten Ort gebaut wird, sondern dass der Hardwarezustand während der gesamten Mission autonom bewertet werden kann.

Derzeit baut das JPL-Team MONSID-Modelle für den Einsatz auf zwei neuen Robotersystemen. Das erste, das vom Programm Concepts for Ocean Worlds Life Detection Technology (COLDTech) der NASA PSD finanziert wird, wird die Hardware eines Roboterarms diagnostizieren, der dazu bestimmt ist, Materialien von der Oberfläche eisiger Welten wie Europa und des Saturnmondes Enceladus zu schöpfen. Bei einer COLDTech-Aufgabe mit dem Titel REASIMO (Robust, Explainable Autonomy for Scientific Icy Moon Operations) wird MONSID auf zwei Roboterarm-Testbeds eingesetzt, die vom Planetary Exploration Science Technology Office (PESTO) der NASA finanziert werden: The Ocean Worlds Autonomy Testbed for Exploration Research and Simulation ( OCEANWaters)-Software-Testbed, das bei NASA Ames entwickelt wurde, und das Ocean Worlds Lander Autonomy Testbed (OWLAT)-Hardware-Testbed, das am JPL entwickelt wurde.

Für die zweite Aufgabe, die von NASA SMD über das Typ-II-Büro des JPL finanziert wird, wird das MONSID-Team Prototypen von diagnostischen Modellen von Subsystemen zur Leistungs- und Lageregelung von Raumfahrzeugen für Lunar Flashlight CubeSat der NASA erstellen, der später in diesem Jahr gestartet werden soll. Diese Modelle werden die Tests des Raumfahrzeugs vor dem Start unterstützen, mit der Vision, die MONSID-Modelle und den Motor während der erweiterten Mission hochzuladen, nachdem die primären Missionsziele erreicht wurden. Was als SBIR-Investition begann, hat MONSID nun zu einer Gelegenheit geführt, seine Flügel wirklich auszubreiten, da eine Demonstration im Weltraum den Weg für Autonomie ebnet, um herausfordernde und aufregende neue Missionen zu ermöglichen.

Die Forschung wurde am Jet Propulsion Laboratory des California Institute of Technology im Rahmen eines Vertrags mit der National Aeronautics and Space Administration (80NM0018D0004) durchgeführt.

PROJEKTLEITUNG

Dr. Lorraine Fesq, Jet Propulsion Laboratory, California Institute of Technology

FÖRDERORGANISATIONEN

SBIR-Programm der NASA, Forschungs- und Technologieentwicklungsprogramm des JPL, COLDTech-Programm der NASA PSD, SBIR-Programm der Luftwaffe, Type II Office des JPL