Quelle: DFKI 8. März 2023.

Bremen, 8. März 2023 – Bei abschließenden Feldtests auf Lanzarote gelang es den Projektpartnern, die Machbarkeit ihres wegweisenden Explorationskonzepts unter Beweis zu stellen. Erfolgreich demonstrierten sie, wie ein Team aus drei autonomen Rovern den Eingang einer Lavahöhle erkundet und durch Abseilen eines Roboters in das Innere vordringt.

Eine feste Station auf dem Mond, die als Ausgangspunkt für die weitere Erkundung unseres Sonnensystems dienen kann, ist ein entscheidendes Ziel der internationalen Raumfahrt. Optimale Bedingungen dafür könnten vor allem schwer erreichbare Umgebungen wie Krater oder Lavahöhlen bieten, die nicht nur Schutz vor Strahlung, Meteoriten und Temperaturschwanken gewähren. Auch wichtige Ressourcen wie gefrorenes Wasser werden im lunaren Untergrund vermutet. Bevor sich jedoch Menschen in die Tiefen des Erdtrabanten wagen, sollen diese vielversprechenden Orte durch autonome Roboter untersucht werden. Doch wie gelangen die Roboter in die Höhlen hinein?

Während die heutige Rahmfahrt noch auf ferngesteuerte Einzelgänger setzt, gehört die Zukunft der autonomen kollaborativen Robotik. In dem vom DFKI Robotics Innovation Center koordinierten Projekt CoRob-X (Cooperative Robots for Extreme Environments) untersuchten neun europäische Partner seit März 2021 ein ambitioniertes Explorationskonzept, das auf der Zusammenarbeit heterogener Robotersysteme basiert. Das Projekt war eines der Abschlussvorhaben des Strategic Research Clusters (SRC) „Space Robotics Technologies“, das mehrere Forschungsprojekte umfasst, die im Rahmen des Horizon 2020-Programms der Europäischen Kommission finanziert und von der PERASPERA Programme Support Activity betreut wurden. Innerhalb der Projekte, den sogenannten Operational Grants, wurden grundlegende, für die robotische Exploration benötige Technologien entwickelt, die in zukünftigen Raumfahrtmissionen zum Einsatz kommen sollen – dazu gehören u.a. ein adaptives Autonomiesystem für einzelne und kollaborative Roboter, ein allgemeines Software-Framework zur Sensordatenfusion sowie Umweltsensoren für die Lokalisierung und 3D-Kartenerstellung. Eine elektromechanische Schnittstelle ermöglicht zudem die Kupplung von Robotern mit anderen Systemen oder Werkzeugen bei gleichzeitiger Übertragung von elektrischer Energie, Daten und Wärme.

Im Mittelpunkt von CoRob-X stand der Test und die Validierung der im SRC entwickelten Technologien, um den Robotern die Teamarbeit im Lavahöhlenszenario zu ermöglichen. Das Szenario sieht vor, dass drei autonome Rover – zum Einsatz kamen die DFKI-Roboter „SherpaTT“ und „Coyote III“ sowie der Rover „LUVMI-X“ des belgischen Unternehmens Space Applications Services NV/SA – gemeinsam den Eingang einer Lavahöhle, das sogenannte Skylight, untersuchen. Mithilfe eines Sensorwürfels, den LUVMI-X in das Skylight schießt, erhält das Team erste Informationen aus dem Inneren der Höhle. Auf Basis dieser Daten ermitteln die Systeme eine geeignete Stelle, an welcher der robuste SherpaTT den kompakten Coyote III mithilfe eines Seilzugs hinablassen kann. Am Boden angekommen, entkoppelt sich der wendige Rover vom Seil- und Dockingmechanismus und erkundet die Höhle.

Um die Machbarkeit dieser komplexen Mission zu beweisen, reisten rund 25 Projektmitarbeitende vom 21. Januar bis 11. Februar 2023 nach Lanzarote. Nach knapp zwei Jahren intensiver Forschungs- und Entwicklungsarbeit sowie mehrwöchigen Integrationsarbeiten im vergangenen September am DFKI in Bremen galt es nun, die Funktionsfähigkeit der Technologien in umfassenden Feldtests zu erproben. Dafür bot die vulkanisch geprägte Kanareninsel mit ihren ausgedehnten Lavatunneln ideale Bedingungen. Auf einem zuvor ausgewählten Testareal errichteten die Projektpartner ihre Zelte direkt neben einem Skylight, einem etwa fünf Meter breiten Loch im vulkanischen Boden, das den Zugang in eine etwa vier Meter tiefe Lavahöhle gewährt. Ziel des Teams war es, in dieser realitätsnahen Umgebung sowohl die Komponenten und Systeme auf den Prüfstand zu stellen als auch die einzelnen Missionsphasen intensiv zu testen. In den kommenden Wochen sahen sich die Beteiligten nicht nur mit äußerst wechselhaften Wetterbedingungen konfrontiert, sondern mussten auch immer wieder wissenschaftliche und technische Herausforderungen bewältigen, die ihnen mitunter Arbeitsstunden bis spät in die Nacht abverlangten.

Den Abschluss der dreiwöchigen Tests bildete die finale Demonstration der Gesamtmission vor den Augen externer Besucherinnen und Besucher, zu denen u.a. Vertreterinnen und Vertreter der Europäischen Kommission, der Europäischen Weltraumorganisation (ESA), des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR), des spanischen Centro para el Desarrollo Tecnológico Industrial (CDTI) und des französischen Centre national d’études spatiales (CNES) gehörten. Die erste Missionsphase verlief reibungslos: Das Roboter-Team näherte sich dem Höhleneingang, während es die Umgebung scannte und eine Karte davon erstellte. In der zweiten Phase beförderte LUVMI-X den Sensorwürfel durch das Skylight ins Höhleninnere. Um die Fallgeschwindigkeiten auf dem Mond zu simulieren, wurden zum Hinablassen des Würfels eine elektrische Seilwinde mit Kabel verwendet. Die während dieses Vorgangs aufgenommen Daten lieferten eine präzise 3D-Karte des Höhleneingangs. Ziel der dritten Missionsphase war das Erreichen des Höhleninneren durch Hinablassen von Coyote III. Dafür dockte der Rover über eine Schnittstelle an ein von SherpaTT bereitgestelltes Abseil- und Dockingsystem an. Ein daran befestigtes Kabel ermöglichte es ihm, sich langsam durch das Skylight hindurch abzuseilen und anschließend sicher am Höhlenboden zu landen. Unten angekommen startete die vierte und letzte Phase der Mission: Coyote III erkundete das unbekannte Terrain und erstellte erfolgreich eine Karte des Höhlenumgebung.

Insgesamt zeigten sich die externen Gäste in höchstem Maße beeindruckt von der Leistung des gesamten CoRob-X-Teams. Sie werteten die Feldtests als großen Erfolg und Meilenstein für zukünftige Langzeitmissionen auf dem Mond. Dr. Thomas Vögele vom DFKI, der das Projekt koordinierte, bezeichnete die Analogmission in Lanzarote als “eine wahre Herausforderung für Mensch und Material. Die Erforschung einer Lavahöhle mit drei autonomen Rovern ist vor CoRob-X in dieser Form noch nicht demonstriert worden. Wir haben gezeigt, dass es möglich ist und sind damit hoffentlich einer echten Mondmission ein Stück nähergekommen.”

Bereits im vergangenen Jahr führten das spanische Unternehmen GMV Aerospace and Defence SA und die Stiftung Santa Bárbara Feldtests in einem Bergwerk in Nordspanien durch. Ziel war es, die Funktionalität der SRC-Technologien in einem terrestrischen Szenario zu beweisen. Für die Inspektion von Bergbautunneln wurden ein Rover und eine Drohne von GMV zur eingesetzt. Gemeinsam gelang es den Systemen, einen Schacht nach einer Sprengung zu untersuchen, um mögliche Gefahren für den Menschen auszuschließen.

Das Projekt CoRoB-X wurde vom 1. März 2021 bis 28. Februar 2023 im Rahmen des Forschungs- und Innovationsprogramms Horizont 2020 der Europäischen Union unter dem Förderkennzeichen 101004130 gefördert. Zu den Projektpartnern gehörten:

• Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI), Robotics Innovation Center
• Space Applications Services NV/SA
• GMV Aerospace and Defence SA
• Magellium SAS
• Laboratoire ATMosphères et Observations Spatiales (LATMOS)
• Stiftung Santa Bárbara
• Universität Malaga
• Sintef AS
• Airbus Defence and Space GmbH

Weitere Informationen zum Projekt: https://www.corob-x.eu/

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• Neue Mond-Rover Konzepte

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Quelle: DFKI.

2. Mai 2022 – Quantencomputer bergen ungeahntes Potenzial für zahlreiche Anwendungsfelder – auch für die Robotik. Doch noch steckt die Forschung in den Kinderschuhen. Im nun abgeschlossenen Projekt QINROS ist es Forschenden des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) und der Universität Bremen gelungen, bestärkende Lernverfahren mit Quantenalgorithmen erstmalig für die Roboternavigation im Kontext der Weltraumexploration einzusetzen. Damit schaffen sie wichtige Grundlagen zur Erforschung der Zukunftstechnologie für robotische Anwendungen. Das Vorhaben wurde vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) über das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) gefördert.

Die größte Herausforderung im Bereich der autonomen Robotik ist die riesige Datenmenge, die in kürzester Zeit verarbeitet werden muss, damit Roboter selbständig agieren und schnell auf unvorhergesehene Situationen reagieren können. Quantencomputer sind in der Lage, eine Vielzahl von Lösungswegen parallel zu berechnen, weshalb sie Informationen deutlich schneller verarbeiten, und sehr viel komplexere Aufgaben bewältigen könnten als klassische digitale Computer. Doch die Erforschung quantengestützter Berechnungsverfahren in der Robotik steht noch ganz am Anfang. Diese voranzutreiben, haben sich das DFKI Robotics Innovation Center und die Arbeitsgruppe Robotik der Universität Bremen auf die Fahne geschrieben und eine Forschungsagenda definiert, um quantengestützte Konzepte und Lösungen für Anwendungsfelder in der Künstlichen Intelligenz (KI) und Robotik zu erarbeiten.

Prof. Dr. Dr. h.c. Frank Kirchner, Leiter des DFKI Robotics Innovation Center: „Die Quantentechnologie, insbesondere das Quantenmaschinelle Lernen, hat das Potenzial bedeutende Entwicklungen im Bereich der effizienten Berechnung hoch komplexer Prozesse zu ermöglichen. Gerade in der Robotik haben wir das Problem, dass wir immer am Limit der Computer arbeiten – je mehr Rechenkraft uns zur Verfügung steht, desto besser. Allerdings gilt es hier noch sehr viel grundlegende Forschung zu betreiben und entsprechende Ausbildungsarbeit zu leisten. Dazu möchten wir mit aktuellen und zukünftigen Projekten beitragen.“

Im Mittelpunkt des im September 2020 gestarteten Projekts QINROS (Quantencomputing und quantenmaschinelles Lernen für intelligente und robotische Systeme) stand die Frage, ob und in welchem Ausmaß sich Rechenprozesse für robotische Navigationsaufgaben bereits heute auf Quantencomputer auslagern lassen. Die Verteilung von Rechenprozessen ist deshalb von besonderer Relevanz, weil die Rechenkapazität aktueller Quantencomputer noch nicht für eine vollständig quantenbasierte Verarbeitung ausreicht. Zudem wollten die Bremer Forschenden herausfinden inwiefern die quantengestützte Ausführung maschineller Lern- und Optimierungsverfahren Vorteile gegenüber klassischen Verfahren birgt. Dies untersuchten sie am Beispiel eines mobilen Turtlebot-Systems, dessen Aufgabe es ist, mithilfe von Reinforcement Learning eine unbekannte Umgebung eigenständig zu erkunden. Dabei erfasst der Roboter sowohl Sensorwerte der Umgebung als auch Informationen zu seinem internen Status, die als Datenbasis für das bestärkende Lernen dienen, das erwünschtes Roboterverhalten wie das erfolgreiche Umfahren eines Hindernisses belohnt. So lernt das System, sich nach und nach in der ihm fremden Umgebung zurechtzufinden.

Ausgehend von diesem Szenario wurde zunächst theoretisch evaluiert, welche Anteile des Reinforcement Learning sich mithilfe von quantengestützten Verfahren berechnen lassen, und welche sinnvollerweise, aber auch notwendigerweise mit klassischen Verfahren vorverarbeitet werden müssen. Die Umsetzung erfolgte in der simulierten Umgebung mit steigender Komplexität. Hierfür entwickelten die Forschenden Algorithmen für parametrisierbare Quantenschaltkreise, die u.a. die Berechnung neuer Trajektorienziele mit Qubits ermöglichen. Dabei zeigte sich, dass sich mithilfe der Quantenschaltkreise äquivalente Ergebnisse wie mit klassischen neuronalen Netzen erzielen lassen. Darüber hinaus deuten erste Ergebnisse darauf hin, dass sich Probleme deutlich kompakter darstellen lassen: So benötigten die Wissenschaftler zur Lösung ein und desselben Problems anstatt 2000 Parameter im neuronalen Netz nur 200 Parameter im Quantenschaltkreis. Die Projektergebnisse veröffentlichten die Forschenden in dem Paper „Quantum Deep Reinforcement Learning for Robot Navigation Tasks“ (arXiv:2202.12180)

Ein weiterer wesentlicher Bestanteil von QINROS war ein zweitätiger virtueller Workshop am 17. und 18. Februar 2022, der darauf abzielte, Interessierten aus der (KI-)Software-Entwicklung, Führungskräften aus Industrie und Forschung sowie Studierenden und Promovierenden einen ersten Einblick in die komplexe Thematik zu geben. Mit insgesamt 150 Teilnehmenden, einem durchweg positiven Feedback sowie dem Wunsch nach weiteren derartigen Weiterbildungsmöglichkeiten war die Veranstaltung ein voller Erfolg.

Frank Kirchner: „Mit QINROS ist es uns erstmalig gelungen, quantenmaschinelle Lernverfahren für Roboterverhalten in einer simulierten Umgebung zu demonstrieren und so die Leistungsfähigkeit parametrisierbarer Quantenschaltkreise in einem Anwendungsfall der Weltraumrobotik darzustellen. Wir freuen uns sehr über die vielversprechenden Ergebnisse, die wir nun weiterverfolgen wollen. Die rege Teilnahme an unserem Workshop hat uns den Bedarf und das enorme Interesse an dem Thema nochmals vor Augen geführt.“

Das Projekt QINROS wurde vom 1. September 2020 bis zum 28. Februar 2022 vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) über das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) gefördert.

Paper:
Quantum Deep Reinforcement Learning for Robot Navigation Tasks Dirk Heimann, Hans Hohenfeld, Felix Wiebe, Frank Kirchner: https://arxiv.org/abs/2202.12180
pdf: https://arxiv.org/pdf/2202.12180

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• KI und Raumfahrt

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Quelle: DFKI.

Bremen – Wenn der NASA-Rover „Perseverance“ und der chinesische Rover „Zhurong“ dieser Tage über die Marsoberfläche fahren, treffen sie grundlegende Entscheidungen ohne menschliche Hilfe. Um die autonomen Fähigkeiten zukünftiger Weltraumroboter weiter zu verbessern und die europäischen Bestrebungen auf diesem Gebiet voranzutreiben, förderte die Europäische Union das Projekt ADE, das vor Kurzem seinen Abschluss bei Wulsbüttel nahe Bremen fand. Dort gelang es dem Rover „SherpaTT“ des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) dank der erfolgreichen Zusammenarbeit 13 europäischer Partner, eine Strecke von 500 Metern in weniger als drei Stunden autonom zurückzulegen.

Roboter, die fremde Planeten wie den Mars erforschen oder auf der Mondoberfläche Proben einsammeln, sollten im Idealfall so eigenständig wie möglich arbeiten. Hierzu zählen neben der autonomen Navigation auch das selbstständige Erkennen und Untersuchen von wissenschaftlich interessanten Stellen. Der Mensch kann aufgrund der verzögerten Kommunikation zu fernen Himmelskörpern nur bedingt in die robotischen Missionen eingreifen. Daher müssen die Systeme nur auf Basis ihrer Sensordaten sowie niedrig aufgelöster Satelliteninformationen über die planetare Oberfläche manövrieren und dabei selbst entscheiden können, wann es sich lohnt einen Umweg einzuschlagen, um beispielsweise Gesteinsformationen näher zu untersuchen.

Ziel des im Februar 2019 gestarteten Projekts ADE (Autonomous DEcision Making in very long traverses) war es, die Autonomiefähigkeit und Zuverlässigkeit von Weltraumrobotern insbesondere bei Langstreckenmissionen zu steigern. Nach mehr als zwei Jahren Forschungsarbeit endete das Vorhaben in einer Sandgrube bei Wulsbüttel, rund 40 km nördlich von Bremen. Bei den finalen Feldtests vom 18. März bis zum 16. April 2021 gelang es dem hybriden Schreit- und Fahr-Rover SherpaTT des DFKI Robotics Innovation Center, mithilfe der in ADE entwickelten Technologien insgesamt 3,7 Kilometer autonom zurückzulegen und verschiedene Operationen mit unterschiedlichen Autonomiegraden durchzuführen. Im letzten Testlauf benötigte der Rover nur knapp drei Stunden, um eine Strecke von 500 Metern zu bewältigen (zum Vergleich: Perseverance bringt es den Angaben der NASA zufolge auf eine Spitzengeschwindigkeit von 152 Metern pro Stunde).

Autonome Navigation und Entscheidungsfindung in planetaren Erkundungsmissionen
Das Robotics Innovation Center gehörte mit seiner langjährigen Expertise auf dem Gebiet der Weltraumrobotik zu dem von der spanischen Firma GMV geleiteten Projektkonsortium, das sich aus insgesamt 13 Unternehmen und Forschungseinrichtungen aus sieben verschiedenen Ländern zusammensetzte. Die Europäische Kommission förderte ADE in der zweiten Phase des Strategic Research Clusters (SRC) „Space Robotics Technologies“ als Teil der PERASPERA-Aktivität im Rahmen des Horizon 2020-Programms. Im Mittelpunkt des Projekts stand die Entwicklung und der Test von Technologien, die Weltraumroboter im Rahmen planetarer Explorationsmissionen dazu befähigen, lange Wegstrecken in unbekanntem Gelände zu überwinden. Währenddessen sollen sie selbstständig interessante Gebiete identifizieren, um dort wissenschaftliche Daten zu erheben.

ADE basiert auf dem in der ersten Phase des SRC entwickelten Autonomiesystem ERGO (European Robotics Goal-Oriented Autonomous Controller). Dieses ermöglicht es einem Rover mit vorgegebenem Ziel, die zur Erreichung des Ziels notwendigen Aktionen zu planen, auszuführen und zu überwachen. Ein sogenannter „Opportunistic Science Agent“ erkennt vielversprechende Merkmale in der Umgebung und meldet diese an das System. Der so entstehende Zielkonflikt wird von der aus den SRC-Vorgängerprojekten hervorgegangenen und für das Projekt zentralen Komponente ADAM (Autonomous Decision Making Module) gelöst: Unter Berücksichtigung der vorhandenen Ressourcen, systembedingter Einschränkungen sowie zeitlicher Vorgaben nimmt ADAM lokale Änderungen der Missionsplanung vor. Diese erlauben es dem Roboter, zu der von ihm identifizierten Stelle zu navigieren, um sie aus der Nähe untersuchen zu können.

DFKI liefert wichtige Beiträge: Robuste Roboterplattform und Missionssimulation
Als robotische Testplattform diente der Rover SherpaTT vom Robotics Innovation Center. Dank seines aktiven Fahrwerks, das ihn sowohl auf Rädern fahren als auch mit seinen vier Extremitäten über Hindernisse schreiten lässt, eignet sich der etwa 150 kg schwere Roboter besonders gut für unwegsames Gelände. Zudem verfügt er über einen etwa zwei Meter langen, zentral angebrachten Roboterarm, der es ihm z.B. ermöglicht, Bodenproben zu entnehmen. Neben der Bereitstellung des Roversystems gehörte es zu den Aufgaben des Bremer DFKI-Forschungsbereichs, eine Missionssimulation zu entwickeln, die aus den an die Bodenstation geschickten Sensordaten ein Simulationsmodell erstellt, das den aktuellen Stand der Mission abbildet. Innerhalb dieses Modells können verschiedene Pfade und Roboter-Konfigurationen getestet werden: Steht der Rover beispielsweise vor einer engen Passage, können verschiedene Fahrwerkskonfigurationen zunächst in der Simulation ausprobiert werden, bevor die erfolgversprechendste Lösung an den Roboter zurückgesendet wird.

Von Utah über Marokko nach Wulsbüttel – erfolgreiche Abschlusstests unter Pandemiebedingungen
Die von den Partnerinstituten entwickelte Software wurde zunächst in einem 7 x 7 Meter großen Indoor-Sandkasten in der Weltraumexplorationshalle des DFKI in Bremen getestet. Anschließend sollten die Technologien auch außerhalb des Labors in einer marsähnlichen Umgebung auf die Probe gestellt werden. Im Vorgängerprojekt FACILITATORS absolvierte SherpaTT eine autonome Langstreckenmission in der marokkanischen Wüstenlandschaft, nachdem er bereits 2016 im US-Bundestaat Utah gemeinsam mit weiteren DFKI-Robotern seine Teamfähigkeit im Rahmen einer Probenrückführungsmission unter Beweis gestellt hatte.

Dieses Mal mussten die ursprünglich auf dem spanischen Festland und der Kanareninsel Fuerteventura geplanten Feldtests aufgrund der pandemiebedingten Reisebeschränkungen in den Norden Deutschlands verlegt werden. So kam es, dass SherpaTT im Herbst 2020 die ehemalige Bremer Galopprennbahn erkundete und sich im März und April 2021 seinen Weg durch die Sandgrube nahe Wulsbüttel bahnte. Bei den finalen Tests wurde die Robotertechnologie fünf Wochen lang unter typisch norddeutschen Wetterbedingungen verschiedenen Härtetests unterzogen, wobei die DFKI-Wissenschaftler vor Ort und die Partner via Remoteverbindung zugeschaltet waren. Auf diese Weise konnten sie u.a. die autonome Navigation, das Sammeln und Ablegen von Proben mit dem Roboterarm, die automatische zielorientierte Missionsplanung sowie die Möglichkeit der wissenschaftlichen Ad-hoc-Zielerfassung erfolgreich testen und gleichzeitig wertvolle Erfahrungen auf dem Gebiet der Teleoperation für zukünftige Weltraummissionen sammeln.

Weltraumtechnologien mit Transferpotenzial / Neue Mission für SherpaTT
Die im Rahmen von ADE entwickelten Technologien sind auf die Anforderungen zukünftiger Rover für die Weltraumforschung ausgelegt. Ihr zielorientiertes Autonomiesystem kann jedoch auch auf Robotern Anwendung finden, die in rauen und gefährlichen Umgebungen auf der Erde arbeiten, z.B. in Kernkraftwerken, bei Rettungseinsätzen oder in der Öl- und Gasindustrie. Für das DFKI und seinen Rover SherpaTT geht der Einsatz für die europäische Raumfahrt weiter: In der dritten und letzten Förderphase des SRC leitet das Robotics Innovation Center das im März 2021 gestartete Projekt CoRoB-X, in dem es gemeinsam mit europäischen Partnern erforscht, wie ein Team aus mehreren Robotern bei der Erkundung von Lavahöhlen auf dem Mond kooperieren kann.

ADE-Projektpartner:

• GMV Aerospace and Defence SA, Spanien
• Joanneum Research, Österreich
• Thales Alenia Space Italia SPA, Italen
• Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH, Deutschland
• Trasys International EEIG, Belgien
• Magellium SAS, Frankreich
• Airbus Defence and Space Ltd, Großbritannien
• University of Oxford, Großbritannien
• King’s College London, Großbritannien
• Universite Grenoble Alpes, Frankreich
• GMV Innovating Solutions Ltd, Großbritannien
• Universidad de Malaga, Spanien
• Universita Del Salento, Italien

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Quelle: DFKI GmbH.

Wasser, Schutz, stabile Temperaturen: Die Lava-Höhlen auf dem Mond sind von großem Interesse, wenn es um geeignete Orte für langfristige lunare Missionen geht. Um ihr Potential für die Raumfahrt zu untersuchen, sollen zukünftig Teams aus Robotern in die Höhlen vordringen. Ein europäisches Konsortium unter der Leitung des DFKI erforscht im Projekt „CoRob-X“, wie ein Team aus mehreren Robotern sich weitestgehend autonom abseilen und die Tunnel erforschen kann. Das Ziel ist ein Feldtest auf den Kanaren, bei dem die Systeme gemeinsam eine Lava-Höhle untersuchen und die neuen Technologien aus der europäischen Weltraumforschung einsetzen. Die EU fördert das Projekt mit rund drei Millionen Euro.

Teamwork zahlt sich aus. Diese Erkenntnis gilt auch in der Welt der Robotik: Während aktuelle Weltraummissionen noch auf Einzelgänger wie den NASA-Rover Perseverance setzen, sollen zukünftig Teams aus autonomen Robotern die Oberflächen von Mond und Mars erkunden – und auch in den Untergrund vordringen. Denn gerade extreme Umgebungen wie die Krater oder Lava-Höhlen des Mondes sind für langfristige Missionen von Interesse – sie können beispielsweise vor Strahlung, Meteoriten und Temperaturschwankungen schützen und Wassereis als Ressource bieten. Bevor sich jedoch eine bemannte Mission in die Tiefen des Trabanten lohnt, sollen diese vielversprechenden Orte durch autonome Roboter untersucht werden. Die Frage lautet nur: Wie kommen die Systeme in solche Lava-Höhlen hinein, und wie wieder hinaus?

Die Lösung bietet ein Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI), der zu einem immer wichtigeren Bestandteil in der Planung zukünftiger Raumfahrtmissionen wird: Die kollaborative autonome Robotik. Die Exploration durch intelligente Roboter spart im Vergleich zu bemannten Flügen nicht nur Aufwand und Kosten, sondern ebenso Risiken für den Menschen. Die Fähigkeit zur Kooperation und zur Entscheidungsfindung ist dabei der entscheidende Vorteil, um auch komplexe Missionsszenarien wie die Erkundung von Höhlen umzusetzen. Aus diesem Grund finanziert die Europäische Kommission im Rahmen des Förderprogramms Horizon 2020 die Erforschung kooperativer Roboter für extreme Umgebungen. Das Projekt „CoRob-X“, koordiniert vom Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI), zielt darauf ab, ein solches Szenario in einer analogen Mission auf der Erde umzusetzen, und wird hierfür über zwei Jahre hinweg mit rund drei Millionen Euro gefördert.

Drei Roboter, ein Team
Hinter dem Langtitel „Cooperative Robots for Extreme Environments” verbirgt sich eines der Abschlussvorhaben des Strategic Research Clusters (SRC) „Space Robotics Technologies“, das mehrere Forschungsprojekte für die europäische Raumfahrt umfasst, die im Rahmen des H2020-Proramms finanziert wurden. Der Fokus des Projekts „CoRob-X“, das am 1. März 2021 offiziell gestartet ist, liegt entsprechend auf dem Testen und Validieren der Technologien, die im SRC entwickelt wurden und bei europäischen Raumfahrtmissionen zum Einsatz kommen sollen. Die Erkundung von Lava-Höhlen ist dabei ein realitätsnahes Szenario, da diese Höhlen auf dem Mond einen Schlüssel für langfristige Missionen oder gar menschliche Habitate darstellen. Aus diesem Grund zielt „CoRob-X“ darauf ab, in einem Feldtest auf den Kanaren eine solche Erkundung durch drei autonome Robotersysteme durchzuführen und ihre Machbarkeit mithilfe der SRC-Technologien zu beweisen.

Zum Einsatz kommen dabei zwei Systeme des Robotics Innovation Center (RIC) vom DFKI in Bremen sowie ein Roboter des belgischen Unternehmens Space Applications Services NV/SA. Anders als jene Rover, die bereits im Weltall zum Einsatz kommen, können diese Systeme dank Künstlicher Intelligenz eigene Entscheidungen treffen, was gegenüber der Fernsteuerung durch den Menschen auf der Erde viele Vorteile bringt: Autonome Weltraumroboter können unmittelbar auf ihre Umwelt reagieren, neue Daten in ihre Missionsplanung aufnehmen und Fehler schneller ausgleichen. Die Arbeit im Team ist schließlich entscheidend, um auch eine extreme Umgebung wie eine Lava-Höhle untersuchen zu können – ob auf dem Mond oder den vulkanisch geprägten Kanaren.

Abseilen, explorieren, Sensordaten übermitteln
Hierzu soll ein autonomer Explorationsroboter in solch eine Höhle hinabgelassen und wieder heraufbefördert werden. Das Szenario sieht vor, dass die drei autonomen Rover – SherpaTT und Coyote vom DFKI sowie Roboter LUVMI von Space Applications Services aus Belgien – gemeinsam den Eingang einer Höhle untersuchen und durch einen Sensorwürfel, den LUVMI in das sogenannte „Skylight“ wirft, erste Informationen sammeln und austauschen. Mithilfe dieser Daten ermitteln die Systeme eine geeignete Stelle, an der der robuste Rover SherpaTT mithilfe eines Seilzugs den kompakten Coyote hinablassen kann. Am Boden angekommen, entkoppelt sich der wendige Roboter vom Seil- und Dockingmechanismus, erkundet die Höhle und kehrt anschließend zur Dockingstation zurück, um die Daten zu übermitteln und von SherpaTT hinaufbefördert zu werden.

Der Feldtest für die Validierung der SRC-Technologien ist für Anfang 2023 geplant. Bis dahin gilt es, die Missionsdetails und -anforderungen zu definieren, die Technologien auf den Systemen zu implementieren und etwaige Sicherheitsfragen zu berücksichtigen. Parallel führen das Unternehmen GMV Aerospace and Defence SA und die Stiftung Santa Bárbara einen weiteren Feldtest in einem Bergwerk in Nordspanien durch, bei dem dieselben Technologien zum Erkunden von Schächten erprobt werden. Hierzu werden ein Rover und eine Drohne des spanischen GMV eingesetzt. Zu den weiteren Partnern des Projekts „CoRob-X“, das über einen Zeitraum von 24 Monaten unter der Grant-Nummer 101004130 mit insgesamt 3.006.912,50 Euro gefördert wird, gehören das Laboratoire Atmosphères, Milieux Observations Spatiales (LATMOS) und Magellium SAS aus Frankreich, die Universität von Malaga, Sintef AS aus Norwegen sowie die Airbus Defence and Space GmbH aus Deutschland.

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