見つけて、手に入れて、持ち去ってください。 それから繰り返します。 それは簡単な仕事のように思えるかもしれません。 しかし、アパートのどこかで紛失した鍵や靴下についてではなく、家から約 290 億 万 km 離れた火星の表面でサンプルを収集するための最良の戦略について話しているとしたらどうでしょうか? これがその部分が取り組んでいることです ESAチーム.
ローラ・ビーレンバーグは火星サンプル返却キャンペーンのインターンです。ご想像のとおり、このキャンペーンは NASA の探査車が収集したサンプルを返却することを目的としています。 忍耐力、火星探査のための技術のテストに日々従事しています。
このテストは、オランダのノールドワイクにあるESAのESTECテクニカルセンターにある、赤い惑星の岩石シミュレーションで行われています。 マーズヤードと呼ばれるこの試験場は、惑星ロボット研究所の一部です。 試験管は探査車が入っている試験管のコピーです 忍耐力 サンプルを収集し、惑星の表面に密封して放置しました。 これらはReturnable Sample Tube Assemblyの略でRSTAと呼ばれており、地球上のほとんどの人（少なくともスター・ウォーズシリーズに精通している人）にとっては、ライトセーバーに少し似ているかもしれません。
Laura Bielenberg は、RABBIT (RAS Bread Boarding In-house Testbed) と呼ばれるテストベッドを使用して、自律検出から火星上のサンプル カプセルの位置推定までのブレッドボード戦略を検討します。
ロボットマニピュレーター ESA サンプルを移送するには、地球に配送するためのチューブを積み込む必要があります。火星探査機パーサヴィアランスからサンプルを回収し、突然火星に落下した場合に備えて保管庫からチューブのコピーをバックアップするヘリコプターも確保します。水面。
カメラやセンサーに加えて、チームはサンプルの収集にニューラル ネットワークも利用しています。 「ニューラルネットワークはまず、構造物の上部に取り付けられたナビゲーションカメラからの画像からカプセルを検出します。 次に、画像上の点を特定して、地上のチューブの位置を推定します」とローラ氏は説明します。
チームは、同様の照明と地形をシミュレートすることで火星の環境を再現しようとしました。 「私たちは直接照明と間接照明を組み合わせて、砂、小石、岩を組み合わせたさまざまな種類の地形を扱ってきました。 これらすべてのシナリオは、ニューラル ネットワークをトレーニングしてチューブを確実に検出するために重要でした」と彼女は付け加えました。
ミッションの目的は、サンプルを提供することです。 火星 地球へ「科学者たちは初めて、ここ地球上の研究室で火星のレゴリスを分析する機会を得ることになります。 火星のロボットシステムの作成につながる研究に取り組み、太陽系の別の惑星の組成の解明に貢献できると考えるのは素晴らしいことです」とローラ・ビーレンバーグ氏は言う。
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