ハルビン工業大学（中国）の研究チームは、猫の方向転換や着地の能力にヒントを得て、人工知能（AI）の一種である強化学習（RL）を使って、ロボットが小惑星の荒れた低重力の表面を飛び越える際に空中で姿勢を調整できるように訓練した。

特殊だが重い安定化ハードウェアに依存する従来のシステムとは異なり、このロボットは「モデルフリー」制御システムを使用して 4 本の脚を協調動作で動かします。これにより、ロボットは空中で傾きを調整し、移動方向を再調整できるようになると研究者らは『Journal of Astronautics』誌に報告している。

この研究は、小惑星上を移動する際にロボットがジャンプするという重要な課題に取り組んでいる。小惑星の環境は重力が低く、脚の力がわずかに不均衡になっただけでも、ロボットが制御不能に回転したり、着地に失敗したり、表面から完全に跳ね返ったりする可能性がある。

「小惑星の低重力環境では、ロボットはジャンプのたびに長時間の自由落下を経験する。この時間を活用してジャンプによる偏向を調整し、安全な着陸を確保したり、回転角度を変えて移動方向を調整したりすることが重要である」と研究チームは報告書で述べている。

「微小重力シミュレーションプラットフォームが設​​計・構築され、四足歩行ロボットのプロトタイプでの実験を通じてこのジャンプ方法の有効性が検証された」と研究チームは付け加えた。

小惑星は太陽系形成の残骸であり、太陽系の起源を解明する鍵を握っています。また、プラチナやその他の希少金属などの資源も豊富で、将来の宇宙探査や産業応用に役立つ可能性があります。

小惑星表面における課題

これまで、欧州、日本、米国の宇宙機関は小惑星に宇宙船を着陸させてサンプルを採取することに成功しているが、長期にわたる表面探査が可能な探査機を派遣した機関はない。

月や火星で使用されているような従来の車輪付き探査車は、小惑星環境では課題に直面します。通常、地球のわずか数千分の一という弱い重力では、車輪が効果的に作動するのに十分な牽引力が得られないからです。

これらの制限に対処するため、科学者は将来のミッションにジャンプロボットを使用することを提案したが、それは新たな一連の課題を提起している。

ロボットはジャンプするたびに約 10 秒間空中に留まりますが、その間に脚の力のバランスが崩れてロボットが制御不能に回転したり、地面から跳ね返って宇宙空間に漂ったりすることもあります。

ハルビンの研究チームは、RL 手法を使用して仮想シミュレーションでロボットをトレーニングしました。 AIは7時間以上にわたってテストエラーを学習し、経験を積み、安定して着陸できるように動きを改良しました。ロボットのAIシステムは、ピッチ（前後に傾く）、チルト（左右に傾く）、ヨー（回転角度）などの向きをわずか数秒で調整できることを実証しました。

例えば、最大140度の大きな傾斜で前方に飛び出す場合、ロボットは8秒以内に姿勢を安定させることができます。また、空中で最大 90 度回転して移動方向を変更することもできます。

システムの有効性を検証するために、研究者らは、ロボットがほぼ摩擦のない表面で「浮遊」できるようにする微小重力シミュレーション プラットフォームを構築しました。

実験は二次元の動きに限られているものの、システムの有効性を確認し、シミュレーションの結果を補強するものとなったと研究チームは述べている。

さらに、科学者たちは、このプロセスにはロボットの計算能力がほとんど必要ないことを発見した。このシステムの軽量かつエネルギー効率に優れた設計は、深宇宙探査ミッションに特に適しています。

将来的には、このシステムは科学的探査から小惑星の資源採掘まで幅広い用途に利用される可能性があります。しかし、研究チームは、AIが多様な地形や環境に適応する能力を向上させるにはさらなる研究が必要だと述べた。