От радиокоманд до нейросетей: эволюция автономного движения марсоходов

Дистанционное управление марсианскими роверами применялось с первых же исследовательских миссий, однако колоссальная дистанция между планетами накладывает жесткие ограничения на работу операторов. В зависимости от конфигурации орбит задержка радиосигнала в одном направлении может превышать 20 минут. Осознав эти трудности, инженеры стали постепенно делегировать функции ориентирования и выбора траектории непосредственно бортовым системам аппаратов.

Ранние алгоритмы автопилота обладали крайне скромным функционалом: они были способны лишь фиксировать преграды прямо перед ходовой частью. Со временем планетоходы научились моделировать карту окружающего ландшафта, находить оптимальные и безопасные пути, контролировать пробуксовку колес и в конечном счете динамически прокладывать курс прямо на ходу. Рассмотрим эволюцию технологий автономного вождения на Красной планете — от компактного Sojourner до высокотехнологичного Perseverance.

Зачем марсоходу необходима автономия

Главный фактор — специфика межпланетной радиосвязи. Минимальное время прохождения пакета данных в один конец составляет порядка 4 минут, а при максимальном удалении планет достигает более 20 минут. В силу этого прямое телеуправление в реальном времени невозможно: специалисты на Земле заблаговременно формируют суточную программу маневров, передают пакет инструкций на ровер, а затем ожидают поступления телеметрии и фотоотчетов для оценки результатов и составления нового расписания. Данный пошаговый цикл применялся и в ранних программах, и на Curiosity. Недостатки методики очевидны: между отправкой директивы и подтверждением ее выполнения проходит не менее сорока минут.

Даже спутниковые снимки предельно высокого разрешения не решают задачу полностью. Орбитальная оптика фиксирует масштабные геологические структуры, однако коварные валуны, выбоины и сыпучие песчаные ловушки удается распознать лишь на уровне поверхности. В связи с этим инженеры пришли к необходимости наделить марсоход способностью локально сканировать ландшафт и самостоятельно прокладывать безопасный фарватер. По мере совершенствования вычислительных платформ возможности роботов эволюционировали от примитивной реакции на препятствие перед колесом до комплексного 3D-моделирования рельефа с расчетом наилучшей траектории движения.

Дополнительным лимитирующим фактором выступает временной ресурс. На каждый марсианский сол (сутки длительностью 24 часа 39 минут и 35,24 секунды) формируется жесткий график научной деятельности: передислокация, фотосъемка, бурение и спектрометрия пород. Чем больше времени уходит на преодоление запланированного участка, тем меньше его остается на выполнение исследовательских задач. Следовательно, система автономного ориентирования обязана не просто гарантировать безопасность передвижения, но и обеспечивать достаточную скорость маневрирования. Именно вычислительная производительность и темп принятия решений долгое время оставались узким местом ранних версий AutoNav.

Sojourner: лазерные линии и паузы каждые 13 сантиметров

Первопроходцем среди колесных марсианских роботов стал миниатюрный Sojourner массой порядка 10,5 кг. Он высадился на поверхность в 1997 году в рамках проекта Mars Pathfinder и профункционировал почти три месяца вместо запланированных семи суток. На протяжении экспедиции ровер суммарно преодолел свыше 100 метров, не удаляясь от посадочного модуля далее чем на десяток метров.

Архитектура его ориентации была предельно лаконичной: комплекс детектирования преград включал пять инфракрасных лазерных излучателей и пару фронтальных камер. Лазеры проецировали на грунт световые линии. При движении по гладкой плоскости оптика фиксировала эти полосы в строго заданных координатах кадра. Любая выпуклость, камень или впадина вызывали геометрическое искажение и смещение лазерных меток. Оценивая величину этого сдвига, процессор вычислял габариты препятствия и принимал решение о безопасности следующего шага. Подобный цикл сканирования проводился каждые 13 сантиметров дистанции, что соответствовало приблизительно одному полному обороту колеса.

Вычислительным центром Sojourner служил 8-разрядный микропроцессор Intel 80C85 с тактовой частотой 2 МГц, дополненный 64 КБ оперативной памяти и 512 КБ ROM. При столь скромных ресурсах расчет сложных пространственных траекторий был невозможен. Ровер двигался к заданной оператором координате серией коротких перебежек, непрерывно сканируя пространство по курсу. Наткнувшись на преграду, аппарат совершал серию небольших доворотов в сторону, пока не нащупывал свободный створ нужной ширины, после чего огибал помеху и вновь брал курс на целевую точку.

Для трекинга собственного перемещения аппарат опирался на энкодеры колес и базовый гироскоп, однако с каждым метром позиционная погрешность неизбежно нарастала. В связи с этим реальные координаты марсохода верифицировались земной командой по снимкам с мачты базовой платформы Pathfinder. В результате автономность Sojourner носила узколокальный характер: аппарат умел лишь уклоняться от непосредственных препятствий, тогда как глобальный маршрут и координаты финиша полностью определялись операторами.

ТехноДень — 8 октября

Флагманская конференция про технологии и бизнес. 20+ докладов, воркшопов и дискуссий, 20 интерактивных стендов, мерч и афтепати. Участие бесплатное: нужна только регистрация.

Зарегистрироваться →

Spirit и Opportunity: переход от уклонения к полноценному выбору пути

Прибывшие на планету в 2004 году марсоходы-близнецы Spirit и Opportunity получили качественный скачок в вычислительной мощности: их оснастили 32-битными процессорами RAD6000 (20 МГц), 128 МБ RAM и 256 МБ флеш-памяти. Однако ключевой прорыв произошел в области навигации. Вместо элементарной реакции на препятствия аппараты научились анализировать трехмерную геометрию окружающего ландшафта и гибко варьировать траекторию движения. За это отвечал программный комплекс AutoNav, базирующийся на алгоритме GESTALT (Grid-based Estimation of Surface Traversability Applied to Local Terrain).

Для пространственного восприятия применялись стереопары навигационных камер, фиксировавшие сцену с двух смещенных ракурсов по принципу бинокулярного зрения. Анализируя параллакс изображений, бортовой компьютер рассчитывал дистанцию до каждой точки и генерировал полигональную 3D-карту местности перед аппаратом. Далее алгоритм GESTALT разбивал эту модель на сетку ячеек размером 20 × 20 см, оценивая каждую на предмет уклона, шероховатости, наличия опасных выступов, уступов или расщелин. Итогом расчетов становилась дифференцированная матрица проходимости, указывающая безопасные коридоры и запретные зоны.

Опираясь на сформированную карту, навигационная система формировала десятки гипотетических траекторий: порядка 23 дуговых векторов вперед, аналогичный набор для движения назад и серию разворотов на месте с различным радиусом кривизны. Каждый маневр оценивался по комплексу критериев: отсутствие опасных участков на пути, приближение к целевой точке и затраты времени на позиционирование колес. Утвердив наиболее эффективный вектор, ровер преодолевал отрезок около 50 сантиметров, после чего цикл стереосъемки, анализа и выбора траектории повторялся заново.

Поскольку реальный срок службы аппаратов многократно превзошел исходные расчеты, инженеры успели существенно модернизировать их навигационный софт. На раннем этапе AutoNav принимал решения исключительно в границах текущего поля зрения камер, из-за чего обход протяженных преград нередко приводил к неоптимальным маневрам или блужданиям. Внедрение алгоритма глобального планирования Field D* позволило задействовать накопительную карту местности и эффективно выстраивать дальние маршруты в обход сложных геоморфологических барьеров.

Другим критически важным новшеством стала визуальная одометрия. При движении по сыпучим марсианским грунтам данные с колесных датчиков давали сильную погрешность из-за пробуксовки. Чтобы вычислить фактическое перемещение, компьютер сопоставлял последовательные кадры, выделял характерные визуальные ориентиры на поверхности и по их относительному сдвигу определял истинный вектор движения аппарата.

Инженерные решения доказали свою исключительную надежность: Spirit преодолел 7,7 км, а Opportunity установил рекорд в 45,2 км. Хотя генеральные направления движения по-прежнему задавались с Земли, на топографически сложном рельефе AutoNav давал аппаратам возможность автономно прокладывать безопасный путь к заданным координатам.

Curiosity: эволюция AutoNav и сохраняющиеся ограничения

Марсоход Curiosity, совершивший посадку в 2012 году, во многом перенял навигационную философию своих предшественников. Аппарат получил радиационно-стойкий процессор RAD750 с частотой 200 МГц, 256 МБ RAM и 2 ГБ энергонезависимой памяти. Потребительские стандарты тех лет были далеко впереди, однако на фоне 20-мегагерцевого процессора предыдущего поколения прирост производительности оказался более чем десятикратным.

Формирование генерального курса по-прежнему осуществлялось наземной командой. Анализируя присланные панорамы, инженеры намечали путевые точки. Понятные и безопасные отрезки Curiosity проходил по слепой жесткой программе без постоянной переоценки рельефа. При входе же в неизвестные или сложные зоны марсоход переключался в режим AutoNav и продолжал продвижение к финишному вектору полностью автономно.

В режиме автопилота стереокамеры сканировали местность, бортовой компьютер формировал трехмерный профиль грунта и просчитывал вероятные пути. Преодолев короткий отрезок, Curiosity вынужден был делать остановку для повторной съемки, обработки кадров и выбора нового участка. Из-за этих цикличных пауз автономный ход существенно уступал по средней скорости слепому движению по заданным с Земли координатам.

Незаменимым инструментом оставалась и визуальная одометрия, особенно при штурме песчаных дюн и крутых склонов кратера Гейл, где пробуксовка колес искажала реальные показатели пройденной дистанции. При фиксации критического проскальзывания система мгновенно блокировала движение в автономном порядке, не дожидаясь реакции операторов.

В 2023 году программный комплекс Curiosity получил масштабный апгрейд, заметно оптимизировавший работу AutoNav. Если раньше паузы на вычисление траектории отнимали около минуты после каждого метра пути, то после обновления прошивки время обработки сократилось до считаных секунд. Тем не менее фундаментальная концепция осталась прежней: аппарат все еще требовал регулярных остановок для анализа поступающих данных.

Perseverance: непрерывная навигация без пауз на расчеты

Марсоход Perseverance, развернувший работу в 2021 году, получил специализированный сопроцессор обработки изображений — Vision Compute Element (VCE). Модуль построен на базе отдельного процессора RAD750 и радиационно-стойкой программируемой вентильной матрицы (FPGA) Xilinx Virtex-5QV. На VCE была полностью делегирована первичная стереометрия и ресурсоемкие алгоритмы визуальной одометрии, сняв эту вычислительную нагрузку с центрального процессора.

Серьезной модернизации подверглась и оптическая система: навигационные камеры обзавелись матрицами с разрешением 1280 × 960 пикселей и полем зрения около 90 градусов. Это позволило охватывать значительно большую площадь за один экспозиционный цикл. Параллельная архитектура дает возможность блоку VCE непрерывно обрабатывать видеопоток, не отвлекая основной вычислительный комплекс.

За автономное перемещение отвечает усовершенствованный комплекс ENav (Enhanced Autonomous Navigation). На основе стереопар алгоритм строит высокодетализированную цифровую модель рельефа с пространственным разрешением около 10 см, классифицируя потенциальные угрозы. Далее система моделирует порядка 1700 вариантов дуговых траекторий на глубину до шести метров вперед, фильтруя наиболее перспективные варианты по критериям безопасности, скорости и соответствия генеральному курсу.

Отобранные пути проходят углубленную верификацию с учетом физических габаритов платформы: оценивается клиренс, артикуляция подвески, допустимые углы крена и риск задевания валунов корпусом. Такая многоуровневая фильтрация оптимизирует нагрузку на процессор: тяжелый физический расчет выполняется не для всего массива из 1700 траекторий, а лишь для наиболее жизнеспособных кандидатов.

Принципиальное преимущество Perseverance перед Curiosity заключается в непрерывности движения. Роверу больше не требуются регулярные остановки: пока шасси отрабатывает ранее утвержденную траекторию, вычислительный блок в фоновом режиме анализирует новые кадры и планирует последующий маневр. В NASA эту концепцию называют «мышлением на ходу» (thinking while driving). В автономном режиме Perseverance развивает скорость до 100 метров в час при конструктивном максимуме платформы около 150 м/ч.

К концу 2025 года доля автономно преодоленной дистанции Perseverance превысила 90%. В июне того же года аппарат зафиксировал суточный рекорд, пройдя 411,7 метра за один сол, а абсолютный максимум непрерывного автономного марша составил впечатляющие 699,9 метра. В декабре 2025 года специалисты NASA провели эксперимент по интеграции генеративного искусственного интеллекта для стратегической прокладки маршрута: нейросеть обработала орбитальные карты и расставила ключевые навигационные маяки, заменив ручной труд операторов. Perseverance принял сгенерированные точки, а бортовой комплекс AutoNav самостоятельно проложил между ними безопасный фарватер. В ходе двух тестов ровер успешно преодолел 210 и 246 метров.

Следующий эволюционный шаг — расширение спектра задач, полностью передаваемых под управление бортового интеллекта. Успешные испытания Perseverance подтвердили перспективность применения ИИ для навигации. В дальнейшем автономные системы возьмут на себя комплексный учет энергобаланса, мониторинг износа узлов и оценку научной ценности встречающихся пород. По мере удаления исследовательских зон от Земли и усложнения условий связи способность космических роботов к независимому принятию решений станет ключевым фактором успеха межпланетных миссий.

 

Источник