달에는 인간이 결국 채굴하고 이용할 수 있는 미개발 자원이 포함되어 있습니다. 유럽 ​​우주국(ESA)과 같은 기관은 이러한 광물을 식별하기 위해 우리의 이웃 천체를 조사할 준비를 하고 있습니다. 달 표면을 효과적으로 탐사하기 위해 취리히 연방공과대학(ETH Zurich)의 스위스 과학자 팀은 로버 한 대뿐 아니라 함께 작동할 수 있는 다양한 차량과 비행 장치로 구성된 조직적인 함대를 보내는 것을 구상했습니다.

팀의 힘은 부분의 합보다 더 큽니다. 스위스 채석장에서 다리가 3개인 로봇이 테스트됩니다. 이미지 출처: ETH 취리히/TakahiroMiki

연구원들은 ETH가 개발한 다리 로봇인 ANYmal 3대에 잠재적으로 미래에 적합한 감지 장치가 될 수 있는 다양한 측정 및 분석 장비를 장착했습니다. 그들은 스위스와 룩셈부르크에 있는 유럽 우주 자원 혁신 센터(ESRIC)의 다양한 지형에서 로봇을 테스트했습니다. 몇 달 전, 스위스 팀이 독일 동료들과 함께 유럽 달 로봇 대회에서 우승했습니다.

대회에는 달 표면을 모델로 한 시험장에서 광물을 찾고 식별하는 것이 포함됩니다. Science Robotics 저널에 발표된 최근 논문에서 과학자들은 로봇 팀을 사용하여 알려지지 않은 지형을 탐색하는 방법을 설명합니다.

ETH 교수 Marco Hutter가 이끄는 연구 그룹의 박사 과정 학생인 Philip Arm은 "여러 로봇을 사용하면 두 가지 이점이 있습니다."라고 설명합니다. "하나의 로봇이 전문적인 작업을 동시에 수행할 수 있습니다. 또한 중복성 덕분에 로봇 팀은 팀원의 실패를 보완할 수 있습니다. 이 경우 중복성은 여러 로봇에 중요한 측정 장비를 설치하는 것을 의미합니다. 즉, 중복성과 전문화는 반대 목표입니다. 두 가지의 장점을 얻으려면 적절한 균형을 찾아야 합니다."

스위스 엔지니어들은 광물과 원자재를 검색하는 미래의 달 탐사에 적합한 로봇을 제작하고 있습니다. 기계 중 하나가 고장나더라도 기계가 계속 작동할 수 있도록 연구자들은 기계가 팀으로 작업하도록 가르치고 있습니다. 출처: 취리히대학교/중앙정보기술센터 - MELS

이 문제를 해결하기 위해 취리히공과대학교(ETH Zurich), 바젤대학교, 베른대학교, 취리히대학교의 연구원들은 다리가 있는 로봇 두 대에 전문가를 장착했습니다. 로봇 중 하나는 지형을 매핑하고 지질학을 분류하는 데 특히 능숙하도록 프로그래밍되었습니다. 레이저 스캐너와 여러 대의 카메라(일부는 스펙트럼 분석도 수행할 수 있음)를 사용하여 암석의 광물 구성에 대한 초기 단서를 수집합니다. 또 다른 전문 로봇은 라만 분광계와 현미경 카메라를 사용하여 암석을 정확하게 식별하는 방법을 배웠습니다.

세 번째 로봇은 범용 로봇입니다. 지형을 매핑하고 암석을 식별할 수 있으므로 전문 로봇보다 더 넓은 범위의 작업을 수행할 수 있습니다. 그러나 장비로 인해 이러한 작업을 수행하는 데 정확성이 떨어집니다. Arm은 "이를 통해 두 로봇 중 하나가 실패하더라도 임무를 완료할 수 있습니다"라고 말했습니다.

심사위원단은 탐사 시스템에 중복성을 구축하여 잠재적인 실패에 대비한 복원력을 구축한 ESRIC 및 ESA 우주 자원 챌린지 대회의 연구원들에게 특히 깊은 인상을 받았습니다. 이에 대한 보상으로 칼스루에에 있는 FZI 정보 기술 연구 센터의 스위스 과학자와 동료들은 기술을 추가로 개발하기 위한 1년 연구 계약을 체결했습니다. 다리가 있는 로봇 외에도 이 작업은 바퀴 달린 로봇을 개발하기 위해 그러한 로봇에 대한 FZI 연구원의 경험을 토대로 구축될 것입니다.

Huth 교수 연구 그룹의 수석 과학자인 Hendrik Kolvenbach는 다음과 같이 설명합니다. "ANYmal과 같은 발이 달린 로봇은 예를 들어 화산 분화구를 오를 때와 같이 바위가 많고 가파른 지형에서 탁월합니다. 바퀴가 있는 로봇은 이러한 상황에서 불리하지만 덜 어려운 지형에서는 더 빠르게 이동할 수 있습니다. 따라서 향후 임무에서는 다양한 이동 모드를 가진 로봇을 결합하는 것이 합리적입니다. 비행 로봇도 팀에 합류할 수 있습니다."

연구진은 또한 로봇의 자율성을 높일 계획이다. 현재 로봇의 모든 데이터는 운영자가 개별 로봇에 ​​작업을 할당하는 제어 센터로 흘러갑니다. 미래에는 반자율 로봇이 특정 작업을 서로에게 직접 할당하고 작업자가 제어하고 개입할 수 있습니다.