AI 赋能能力以促进下一代探测器表面操作
机器人学
2025-10-08 v1
摘要
当前行星探测器的巡行速度约为 10 cm/s，从根本上限制了探测效率。本工作提出了集成的 AI 系统，通过三个组件显著提升自主性：（i）FASTNAV 远距障碍物探测器（FOD），能够通过基于计算机视觉的障碍物检测实现持续 1.0 m/s 的巡行速度；（ii）CISRU，一个多机器人协调框架，支持人机协作进行原位资源利用；以及（iii）ViBEKO 和 AIAXR 基于深度学习的地形分类研究。在火星类比环境中的现场验证表明，这些系统达到了技术就绪水平 4（TRL 4），在巡行速度、分类准确性和操作安全性方面为下一代行星任务提供了可衡量的改进。
引用
@article{arxiv.2510.05985,
title = {AI-Enabled Capabilities to Facilitate Next-Generation Rover Surface Operations},
author = {Cristina Luna and Robert Field and Steven Kay},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.05985},
year = {2025}
}
备注
Paper for 18th Symposium on Advanced Space Technologies in Robotics and Automation (ASTRA), presented on October 7th at Leiden, Netherlands