Wetenschappers van de Virginia Polytechnic Institute and State University (Virginia Tech) hebben een innovatieve methode ontwikkeld om de diepte van objecten die in de bodem begraven liggen te bepalen. Door een combinatie van trillingsmetingen en kunstmatige intelligentie kunnen robots voortaan zelfstandig inschatten of een obstakel in het terrein verwijderd kan worden of dat het beter is om eromheen te rijden.
Het accuraat in kaart brengen van de ondergrond is een fundamenteel onderdeel van de voorbereiding op zowel bemande als onbemande missies naar andere planeten. Voor missiebeheerders en astronauten is het cruciaal om vooraf te weten op wat voor type bodem zij landen. Vooral voor rovers is dit van groot belang, aangezien zij vaak werken met een zeer beperkt energiebudget. Het onnodig verbruiken van kracht bij het proberen te verplaatsen van diep begraven rotsen kan de voortgang van een missie ernstig belemmeren. Volgens universetoday.com stelt deze nieuwe technologie robots in staat om efficiënter met hun energiebronnen om te gaan door onmogelijke taken te vermijden.
Het onderzoeksteam stond onder leiding van PhD-kandidaat Yiyan Ruan en assistent-professor Erik Komendera van de afdeling werktuigbouwkunde. Komendera beschikt over specifieke expertise door zijn eerdere loopbaan als onderzoeker bij het Langley Research Center van NASA. De bevindingen van het team zijn officieel gepubliceerd in het vakblad IEEE Sensors Journal, zoals vermeld in de berichtgeving van .
De kern van de uitdaging ligt in het feit dat robots moeite hebben met het inschatten van de diepte van gedeeltelijk ingebedde rotsen tijdens graafwerkzaamheden. Waar een mens intuïtief kan zien of een steen oppervlakkig ligt of diep geworteld is, heeft een machine een andere benadering nodig. De ontwikkelde AI-methode stelt robots in staat om fysieke trillingsdata te interpreteren om tot een oordeel te komen, in plaats van enkel te vertrouwen op visuele informatie. In een verklaring via legt Komendera uit dat deze techniek de robotische besluitvorming naar een niveau tilt dat vergelijkbaar is met de menselijke intuïtie bij het beoordelen van terrein.
Hoewel de primaire focus van het project ligt op de exploratie van de ruimte, zoals toekomstige reizen naar Mars, is de technologie ook op aarde toepasbaar. De onderzoekers wijzen erop dat de technologie ook op aarde toepasbaar is, aangezien mensen bij het bouwen ook te maken hebben met grote en zware obstakels.
Door de integratie van AI en trillingssensoren kunnen toekomstige ruimtemissies veiliger worden uitgevoerd. Het risico dat kostbare apparatuur beschadigd raakt of vastloopt door onverwachte obstructies onder het oppervlak wordt hiermee aanzienlijk verkleind. Deze toename in autonomie helpt robots om efficiënter te opereren.