この記事は、IEEE Xplore と協力した独占的な IEEE Journal Watch シリーズの一部です。
過去の火星ミッションでは、 好奇心 e 機会 探査車であるロボットは、火星の地形を安全に移動するために、主に何百万マイルも離れた人間の指示に頼っていました。 ○ 忍耐力 一方、探査機は岩だらけの異星地をほぼ完全に自律走行し、火星での自動運転のこれまでの記録を破った。
一方、 好奇心 探査機は自律走行の約 6.2% を完了しました。 忍耐力 着陸（2024年10月28日）から火星1,312日目の時点で、自律飛行の約90パーセントを完了していた。 忍耐力 そのような偉業を成し遂げることができました—使用するコンピューティング能力が著しく少ない—特別に設計された自動運転アルゴリズム、Enhanced Autonomous Navigation (ENav) のおかげで。
ENav の内部動作と火星でのパフォーマンスの詳細については、 フィールドロボティクスに関するIEEEトランザクション 2025 年 11 月に。
火星での自律航行に関しては、いくつかの利点がありますが、いくつかの深刻な課題もあります。明るい面としては、地球上で動くものはほとんどありません。岩や砂利の斜面は、手ごわい障害物ではありますが、静止しているため、探査機の計算と位置の一貫性と予測可能性が得られます。一方、火星はほとんど未知の領域です。
「この大きな不確実性が主な課題です」と、ENav の開発を支援した NASA のジェット推進研究所のロボット表面モビリティ グループのスーパーバイザー、マサヒロ “ヒロ” オノは語る。
高度に自律的なローバーの作成
マーズ・リコネッサンス・オービターの宇宙からの画像はいくつか存在しますが、これらは通常、探査機による地上でのナビゲーションに十分な解像度を持っていません。 12月、NASAのエンジニアは、AnthropicのAIベースのモデルを使用してMRO画像を分析し、より完全な自動化のためのウェイポイント（探査機の経路を案内するために使用される座標）を生成するナビゲーション技術の最初のテストを実施した。
しかし、現在のほとんどのナビゲーションでは、 忍耐力 彼は探査車自体が撮影した画像を信頼し、それらを分析して何千もの異なる経路を評価し、自らの死を招かない正しい経路を選択しなければなりません。キッカー？これは 1 に等しい計算能力で行う必要があります。 iMac G31990 年代後半に販売された Apple コンピューター。
探査機のプロセッサーは、火星で経験する極端なレベルの太陽放射や宇宙線に対する耐性を高めるための放射線強化処理を受ける必要があります。当時は、より高い計算能力を備えた他の放射線耐性のある CPU も入手可能でしたが、 忍耐力の開発により、使用されたものは宇宙空間の過酷な条件でも信頼できることが証明されています。以前のミッションのハードウェアを再利用することで、同じ CPU が使用されました 好奇心—NASA はリスクを最小限に抑えることでコストを削減できます。
ENav アルゴリズムは、限られたコンピューティング リソースを考慮して、困難な地形を走行する場合にのみコンピューティングを重くするように戦略的に設計されています。周囲の画像を分析し、通常、探査機の現在位置から 6 メートル以内にある約 1,700 の可能な前方経路を評価することによって機能します。移動時間や地形の粗さなどの要素を評価して、可能な経路を分類します。最後に、ACE (近似分離推定) と呼ばれる、計算量の多い衝突チェック アルゴリズムを、少数の潜在的なトップレベル パスのみに対して実行します。
2024 年 10 月、パーサヴィアランスは 30 キロメートル (18.65 マイル) 以上を旅し、24 個の岩石とレゴリスのサンプルを収集しました。 出典: JPL-カリフォルニア工科大学/ASU/MSSS/NASA
ENav で赤い惑星を探索する
忍耐力 小野氏らは研究の中で、火星滞在の最初の64日間、火星での探査機が当初は人間のナビゲーションを厳しく監視しながら配備されたが、その後、主な探査目標の1つである数十億年前に流れていた古代のジェゼル川によって形成されたデルタ地帯に移動するために主にENavを使用することに切り替えた経緯について説明している。科学者たちは、もし火星に生命が存在したとしたら、過去の地球外生命体の証拠を見つけるのに理想的な場所になる可能性があると考えています。
着陸地点の南西のエリアを簡単に探索した後、 忍耐力 ジェット機は砂丘の周りを反時計回りに古代の川デルタ地帯に速い速度で噴出し、火星の一日あたりの平均速度は 201 メートルに達します。 （探査機は夜に移動するには寒すぎる。）わずか 24 火星日の運転中に、探査機はデルタ地帯の麓で約 5 キロメートルを移動した。その月の全運転の 95% が自動運転モードで行われ、その結果、火星では前例のない量の自動運転が行われました。
過去のローバー、例えば 好奇心彼らは先に進む前に、立ち止まって自分たちの道について「考える」必要がありました。 「あれが主なスピードバンプだった」 好奇心なぜ自動運転はこんなに遅かったのですか」と小野氏は説明します。
対照的に、 忍耐力 思考と運転を同時に行うことができます。 “時々 [Perseverance] 特に安全な道をすぐに見つけられない場合は、立ち止まって考える必要があります。しかし、ほとんどの場合、特に緩やかな地形では、停止することなく運転を続けることができます。「これにより、自動運転が桁違いに速くなりました。」と小野氏は言います。
機会 火星での自動運転のこれまでの記録を保持し、火星の 1 日で 109 メートルを移動しました。しかし、2023 年 4 月 3 日には、 忍耐力 火星の1日で331.74メートル（合計347.69メートル）を自動運転して新記録を樹立した。
オノ氏は、ENav アルゴリズムの微調整には多大な労力がかかったが、そのパフォーマンスには満足していると述べています。同氏はまた、人類が宇宙のさらに深部への探査を続けるのであれば、自律航行をさらに進歩させる取り組みが不可欠であると強調し、そこでは探査機や他の宇宙船との地上通信がますます困難になるだろう。
「宇宙システムの自動化は、宇宙をより深く探求したいなら、私たちが進まなければならない止められない方向です」とオノ氏は言います。 「これが、宇宙探査の限界と最前線を押し広げるために私たちが進まなければならない方向です。」
この記事は、NASA が CPU を選択した理由を明確にするために 2 月 27 日に更新されました。 忍耐力 ローバー
この記事は、2026 年 5 月の印刷版に「」として掲載されます。忍耐力 火星の自動運転マスター。」
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