Inspiriert von der Fähigkeit von Katzen, zu wenden und zu landen, nutzte ein Forschungsteam des Harbin Institute of Technology (China) Reinforcement Learning (RL) – eine Art künstliche Intelligenz (KI) –, um Roboter darauf zu trainieren, ihre Haltung in der Luft anzupassen, wenn sie über raue Oberflächen mit geringer Schwerkraft auf Asteroiden springen.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Systemen, die auf spezielle, aber schwere Stabilisierungshardware angewiesen sind, verwendet der Roboter ein „modellfreies“ Steuerungssystem, um seine vier Beine in koordinierten Bewegungen zu bewegen. Dadurch könne der Roboter seine Neigung anpassen und seine Bewegungsrichtung mitten in der Luft neu ausrichten, berichten die Forscher im Journal of Astronautics.

Die Forschung befasst sich mit einer zentralen Herausforderung im Zusammenhang mit Robotersprüngen auf Asteroiden, wo in der Umgebung eine geringe Schwerkraft herrscht und selbst ein geringes Ungleichgewicht der Beinkräfte dazu führen kann, dass der Roboter unkontrolliert dreht, erfolglos landet oder ganz von der Oberfläche abprallt.

„In der Umgebung mit geringer Schwerkraft auf Asteroiden durchlaufen Roboter bei jedem Sprung lange Phasen des freien Falls. Es ist wichtig, diese Zeit zu nutzen, um die durch den Sprung verursachte Ablenkung anzupassen, um eine sichere Landung zu gewährleisten oder den Drehwinkel zu ändern, um die Bewegungsrichtung anzupassen“, so das Team in dem Bericht.

„Es wurde eine Mikrogravitationssimulationsplattform entworfen und gebaut, um die Wirksamkeit dieser Sprungmethode durch Experimente an einem vierbeinigen Roboterprototyp zu überprüfen“, fügte das Forschungsteam hinzu.

Asteroiden sind Überreste der Entstehung des Sonnensystems und enthalten den Schlüssel zur Entschlüsselung seiner Ursprünge. Sie sind außerdem reich an Ressourcen wie Platin und anderen seltenen Metallen, die bei der zukünftigen Weltraumforschung und industriellen Anwendung hilfreich sein könnten.

Herausforderungen auf der Asteroidenoberfläche

Bisher ist es den Raumfahrtbehörden in Europa, Japan und den USA gelungen, Raumfahrzeuge auf Asteroiden zu landen und Proben zu entnehmen. Keine dieser Agenturen hat jedoch Rover eingesetzt, die in der Lage sind, die Oberfläche über einen längeren Zeitraum zu erkunden.

Herkömmliche Rover mit Rädern, wie sie auf dem Mond und dem Mars eingesetzt werden, stehen in Asteroidenumgebungen vor Herausforderungen, da die geringe Schwerkraft, die normalerweise nur wenige Tausendstel der Erdanziehungskraft beträgt, nicht genügend Traktion für einen effektiven Betrieb der Räder bietet.

Um diese Einschränkungen zu überwinden, haben Wissenschaftler vorgeschlagen, für zukünftige Missionen Sprungroboter einzusetzen, was jedoch eine Reihe neuer Herausforderungen mit sich bringt.

Bei jedem Sprung bleibt der Roboter etwa 10 Sekunden in der Luft, lange genug, damit die unausgeglichenen Kräfte auf den Beinen dazu führen können, dass der Roboter unkontrolliert rotiert oder sogar von der Oberfläche abprallt und in den Weltraum treibt.

Das Forschungsteam aus Harbin verwendete RL-Methoden, um Roboter in virtuellen Simulationen zu trainieren. Über sieben Stunden lernte die KI und sammelte durch Testfehler Erfahrungen, um ihre Bewegungen zu verfeinern und stabil landen zu können. Das KI-System des Roboters demonstrierte seine Fähigkeit, seine Ausrichtung, einschließlich Nicken (nach vorne oder hinten lehnen), Neigen (von einer Seite zur anderen lehnen) und Gieren (Drehwinkel), in nur wenigen Sekunden anzupassen.

Beispielsweise kann der Roboter bei einem Vorwärtsstart mit einer großen Neigung von bis zu 140 Grad seine Haltung innerhalb von 8 Sekunden stabilisieren. Außerdem kann es sich in der Luft um bis zu 90 Grad drehen, um die Fahrtrichtung zu ändern.

Um die Wirksamkeit des Systems zu bestätigen, bauten die Forscher eine Mikrogravitations-Simulationsplattform, die es dem Roboter ermöglicht, auf einer nahezu reibungslosen Oberfläche zu „schweben“.

Obwohl die Experimente auf zweidimensionale Bewegungen beschränkt waren, bestätigten sie die Wirksamkeit des Systems und untermauerten die Ergebnisse der Simulationen, so das Team.

Darüber hinaus stellten die Wissenschaftler fest, dass der Prozess nur sehr wenig Rechenleistung des Roboters erforderte. Das leichte und energieeffiziente Design des Systems eignet sich besonders für Erkundungsmissionen im Weltraum.

Dieses System könnte in Zukunft vielfältige Anwendungsmöglichkeiten haben, von der wissenschaftlichen Erkundung bis hin zum Rohstoffabbau auf Asteroiden. Das Team sagte jedoch, dass weitere Forschung nötig sei, um die Anpassungsfähigkeit der KI an unterschiedliche Gelände und Umgebungen zu verbessern.