Технология оптической навигации упрощает исследование планет
|
|
В тусклом, пустынном ландшафте, таком как поверхность Луны, легко заблудиться. Поскольку невооруженным глазом различить ориентиры практически невозможно, астронавтам и марсоходам приходится полагаться на другие средства для прокладки курса.
|
|
Поскольку НАСА продолжает свои полеты от Луны к Марсу, включая исследование лунной поверхности и первые шаги на Красной планете, поиск новых и эффективных способов навигации по этим новым территориям будет иметь важное значение. Вот тут—то и появляется оптическая навигация - технология, которая помогает наносить на карту новые районы, используя данные датчиков.
|
|
Центр космических полетов имени Годдарда НАСА в Гринбелте, штат Мэриленд, является ведущим разработчиком оптических навигационных технологий. Например, GIANT (инструмент анализа изображений и навигации Годдарда) помог миссии OSIRIS-REx обеспечить безопасный сбор образцов на астероиде Бенну, создав 3D-карты поверхности и рассчитав точные расстояния до целей.
|
|
Сейчас три исследовательские группы в Годдарде продвигают технологию оптической навигации еще дальше.
|
|
Развитие виртуального мира
|
|
Крис Гнэм, стажер NASA Goddard, руководит разработкой движка моделирования под названием Vira, который уже визуализирует большие трехмерные среды примерно в 100 раз быстрее, чем GIANT. Эти цифровые среды можно использовать для оценки потенциальных мест посадки, моделирования солнечной радиации и многого другого.
|
|
В то время как графические движки потребительского класса, например, используемые для разработки видеоигр, быстро визуализируют большие пространства, большинство из них не могут обеспечить детализацию, необходимую для научного анализа. Для ученых, планирующих высадку на планету, важна каждая деталь.
|
|
"Vira сочетает в себе скорость и эффективность обычных графических средств моделирования с научной точностью GIANT", - сказал Гнам. "Этот инструмент позволит ученым быстро моделировать сложные среды, такие как поверхности планет".
|
|
Движок моделирования Vira используется для разработки LuNaMaps (лунных навигационных карт). Этот проект направлен на улучшение качества карт региона Южного полюса Луны, который является ключевой целью исследований в рамках миссий НАСА Artemis.
|
|
Vira также использует трассировку лучей для моделирования поведения света в моделируемой среде. Хотя трассировка лучей часто используется при разработке видеоигр, Vira использует ее для моделирования давления солнечной радиации, которое относится к изменениям импульса космического корабля, вызванным солнечным светом.
|
Найдите свой путь с помощью фотографии
|
|
Другая команда в Goddard разрабатывает инструмент, позволяющий осуществлять навигацию на основе изображений горизонта. Эндрю Лиунис, ведущий специалист по разработке продуктов для оптической навигации, возглавляет команду, работая вместе со стажерами НАСА Эндрю Тенненбаумом и Уиллом Дриссеном, а также Элвином Ю, ведущим специалистом по обработке газа в миссии НАСА DAVINCI.
|
|
Астронавт или марсоход, использующий этот алгоритм, может сделать один снимок горизонта, который программа сравнит с картой исследуемой области. Затем алгоритм выведет приблизительное местоположение того места, где была сделана фотография.
|
|
Используя одну фотографию, алгоритм может выдавать данные с точностью до сотен футов. В текущей работе делается попытка доказать, что, используя две или более фотографии, алгоритм может точно определять местоположение с точностью до десятков футов.
|
|
"Мы берем точки данных с изображения и сравниваем их с точками данных на карте местности", - объяснил Лиунис. "Это почти похоже на то, как GPS использует триангуляцию, но вместо того, чтобы использовать несколько наблюдателей для триангуляции одного объекта, у вас есть несколько наблюдений от одного наблюдателя, поэтому мы выясняем, где пересекаются линии видимости".
|
|
Этот тип технологии может быть полезен для исследования Луны, где трудно полагаться на сигналы GPS для определения местоположения.
|
Алгоритм визуального восприятия для обнаружения кратеров
|
|
Чтобы автоматизировать процессы оптической навигации и визуального восприятия, стажер Годдарда Тимоти Чейз разрабатывает инструмент программирования под названием GAVIN (Goddard AI Verification and Integration) Tool Suit.
|
|
Этот инструмент помогает создавать модели глубокого обучения, тип алгоритма машинного обучения, который обучен обрабатывать входные данные подобно человеческому мозгу. Помимо разработки самого инструмента, Чейз и его команда разрабатывают алгоритм глубокого обучения с использованием GAVIN, который будет идентифицировать кратеры в плохо освещенных областях, таких как Луна.
|
|
"Поскольку мы разрабатываем GAVIN, мы хотим протестировать его", - объяснил Чейз. "Эта модель, которая позволит идентифицировать кратеры на телах с низкой освещенностью, не только поможет нам узнать, как улучшить GAVIN, но и окажется полезной для таких миссий, как Artemis, в ходе которых астронавты впервые будут исследовать область южного полюса Луны - темную область с большими кратерами".
|
|
Поскольку НАСА продолжает исследовать ранее неизведанные области нашей Солнечной системы, подобные технологии могли бы помочь хотя бы немного упростить исследование планет. Будь то разработка подробных 3D-карт новых миров, навигация по фотографиям или создание алгоритмов глубокого обучения, работа этих команд могла бы упростить навигацию по Земле в новых мирах.
|
|
Источник
|