宇航局的火星探测器在穿越火星景观时努力寻求突破性的科学发现。与此同时，操作漫游者的工作人员尽其所能保护它们以及任务背后的数十亿美元。风险和回报之间的这种平衡推动了关于漫游者去向、到达那里的路径以及他们发现的科学的决策。

计算机科学学院机器人研究所(RI)的研究人员开发了一种新方法来平衡将行星漫游车送入危险情况的风险和科学价值。

RI的研究教授DavidWettergreen和获得博士学位的AlbertoCandela。在机器人技术方面，现在是宇航局喷气推进实验室的数据科学家，将于本月晚些时候在京都举行的IEEE和RSJ智能机器人和系统国际会议上展示他们的工作，“科学和风险意识行星漫游者探索的方法”，日本。该论文还发表在IEEERoboticsandAutomationLetters上。

“我们研究了如何平衡前往具有挑战性的地方所带来的风险与你在那里可能发现的价值，”在卡内基梅隆大学从事自主行星探索数十年的韦特格林说。“这是自主导航和产生更多更好的数据以帮助科学家的下一步。”

对于他们的方法，Wettergreen和Candela将用于估计科学价值的模型与估计风险的模型相结合。科学价值是利用机器人对岩石矿物成分解释的信心来估计的。如果机器人认为它已经正确识别了岩石而无需额外的测量，它可能会选择探索新的地方。但是，如果机器人的信心低下，它可能会决定继续研究当前区域并改进其矿物学模型。几十年来一直在测试自主技术的漫游车Zoë于2019年在内华达沙漠的实验中使用了该模型的早期版本。

研究人员通过一个模型确定了风险，该模型使用地形和地形的构成材料类型来估计流动站到达特定位置的难度。一个带有松散沙子的陡峭山丘可能会导致漫游者的任务失败——这对火星来说是一个真正的问题。2004年，国家航空航天局(NASA)在火星上登陆了“勇气号”和“机遇号”双探测器。Spirit的任务于2009年结束，当时它被困在沙丘中，当它试图移动时，它的轮子打滑了。机会一直持续到2018年。

Wettergreen和Candela使用真实的火星表面数据测试了他们的框架。两人使用这些数据发送了一个模拟火星车在火星上疾驰，根据不同的风险绘制不同的路径，然后评估从这些任务中获得的科学知识。

“漫游者本身就做得很好，”坎德拉在描述模拟的火星任务时说。“即使在高风险模拟下，火星车仍有很多区域可供探索，我们发现我们仍然取得了有趣的发现。”

这项研究建立在RI数十年来调查自主行星探索的工作之上。追溯到1980年代的论文提出并展示了允许漫游者在其他行星表面自主移动的方法，并且通过这项研究开发的技术已用于最近的火星漫游者。

CMU开创性的自主技术研究人员提出了Ambler，这是一种自力更生的六足机器人，可以优先考虑其目标并在火星等地方规划自己的道路。该团队在1990年代初测试了这个6米高的机器人。随后出现了更多的漫游车，包括Ratler、Nomad和Hyperion——这是一款设计用于在太阳行驶时为电池充电的漫游车。

Zoë于2004年开始在恶劣的环境中工作，并在智利的阿塔卡马沙漠中旅行了数百英里，那里的环境在许多方面与火星相似。到2012年，佐伊在沙漠中的任务转变为专注于自主探索，以及决定去哪里以及收集哪些样本。一年后，火星车自主决定钻入沙漠土壤，发现了一种不寻常的、高度专业化的微生物，这表明自动化科学可以带来有价值的发现。

Candela和Wettergreen希望在即将到来的犹他州沙漠之旅中测试他们最近关于Zoë的工作。两人还看到他们的研究为未来的月球探索做出了宝贵的贡献。他们的方法可以被科学家用作提前调查潜在路线并平衡这些路线的风险和可以获得的科学知识的工具。该方法还可以帮助被派往行星表面的一代自主漫游车进行科学实验，而无需持续的人类参与。漫游者可以在规划自己的路线之前评估风险和回报。

“我们的目标不是消除科学家，也不是消除调查中的人，”韦特格林说。“真的，关键是让机器人系统对科学家来说更有效率。我们的目标是收集更多更好的数据，供科学家在他们的调查中使用。”