Bild: Canva professional
Bild: Canva professional
Forskningsprojekt Artemis-projektet går ut på att etablera en permanent bas på månen. Den ska byggas med hjälp av månjord, regolit och byggmaskiner. Hur dessa maskiner ska utformas och styras är fortfarande till stor del okänt och kommer att bli föremål för intensiv forskning i digitala miljöer. Detta projekt syftar till att utveckla viktiga simulerings- och AI-lösningar för utvecklingsplattformen.
Projektet utvecklar teknik för fysikaliskt baserade digitala tvillingar av mobila och autonoma robotsystem på månen baserat på tillgänglig data om månens yta och markens egenskaper. Genom realistisk simulering av samspelet mellan utrustning och regolit i månterräng tar vi oss an tidigare olösta problem inom mekanisk design, autonom navigering och styrning.
Många projekt världen över syftar till att utforska månen, undersöka potentialen för mineralutvinning på månen och etablera baser på månens yta. För att dessa projekt ska lyckas krävs farkoster som kan navigera och ta sig fram i den till stor del okända månterrängen. Dessa farkoster måste också kunna utföra komplexa robotuppgifter, t.ex. gräva, borra, flytta regolit samt konstruera och montera strukturer. Dessa farkoster måste vara extremt tillförlitliga och ha en hög grad av autonomi.
Att konstruera dessa maskiner är en stor utmaning eftersom helt realistiska laboratoriemiljöer på månen inte kan återskapas på jorden. Fysikbaserad fullsystemsimulering är en avgörande metod som möjliggör iterativ design, utbildning av fysikinformerade AI-styrenheter och förmågan att validera och verifiera tekniska lösningar i miljontals olika scenarier och omständigheter.
Målet med projektet är att utveckla ett toppmodernt ramverk för fysikbaserade digitala tvillingar av mobila månrobotsystem samt viktiga komponenter i autonomistacken, baserat på alla befintliga data för månen.
Programvaran kommer att visualisera månens yta på ett realistiskt sätt med hjälp av data från Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO). Dynamisk interaktion mellan regolit och fordon kommer att simuleras med hjälp av hybrid partikel-mesh diskretisering, konstitutiva fysikmodeller, en semi-implicit variational time stepper och högpresterande GPU-accelererade lösare.
En autonomistack kommer att utvecklas som stöder teleoperation, AI-assisterad drift till full AI-baserad autonomi för navigering och kontroll. Grundläggande fysiska AI-modeller och differentialfysikbaserade styrenheter kommer att utvecklas i parallella initiativ, men autonomistacken kommer att innehålla sådana gränssnitt. Projektet kommer att integrera och anpassa vår toppmoderna forskning om fysisk AI för navigering och kontroll under månförhållanden.
