Учёные из Политехнического университета Виргинии разработали инструменты на основе искусственного интеллекта, которые помогают роботам определять строение грунта под поверхностью. Система анализирует вибрации, возникающие при ударе по выступающему участку камня, и оценивает, насколько глубоко он скрыт. Такая технология может пригодиться при подготовке роботизированных и пилотируемых миссий к другим планетам.
Знание подповерхностной структуры необходимо аппаратам перед посадкой и началом исследовательских работ. Для марсоходов с ограниченным запасом энергии особенно важно заранее понимать, заканчивается ли каменистый участок у поверхности или продолжается на значительную глубину. Это позволит не тратить ресурсы на попытки убрать препятствие, которое невозможно сдвинуть.
Исследование возглавили аспирант Йиянь Жуань и доцент кафедры машиностроения Эрик Комендера, ранее работавший в исследовательском центре НАСА имени Лэнгли. Результаты опубликованы в журнале IEEE Sensors Journal, а о разработке сообщила Virginia Tech. Авторы считают, что система сможет принимать решения о расчистке маршрута или выборе объезда без постоянных указаний операторов.
Для проверки метода исследователи закопали в песок 18 бетонных блоков разной формы и размера на различную глубину. По открытым частям блоков наносили удары специальным инструментом, а возникающие колебания дистанционно фиксировали с помощью лазерного доплеровского виброметра — прибора для измерения скорости вибраций лазером. Затем данные обработала многослойная перцептронная сеть, то есть разновидность нейросети, способной выявлять сложные нелинейные закономерности.
Модель сопоставляла 11 измеряемых характеристик, включая параметры удара, форму видимой части объекта и особенности его залегания. Несмотря на большое число факторов, система смогла надёжно оценивать глубину, на которой находились блоки. В дальнейшем команда намерена расширять набор данных и проверять технологию не только для космических аппаратов, но и для поиска опасных объектов на строительных площадках и в зонах природных катастроф.