太阳能漫游车在月球永久阴影区的安全探索恢复政策
摘要：基于时间和空间的精确计划对太阳能月球车在月球南极进行多公里驱动的成功非常重要，这取决于高度动态的太阳照明条件。另一个挑战是，真实世界中的机器人可能会受到随机故障的影响，这可能会暂时延迟长距离的穿越行动。现有的大多数全局时空规划程序假设月球车-环境模型是确定性的，并不考虑随机故障。在本文中，我们考虑了一个已知的平均空间故障率的随机故障配置文件。我们提出了一种计算恢复策略的方法，该策略可以最大程度地提高太阳能月球车在不同起始状态下的存活概率。恢复策略定义了一组补救措施，以在当地太阳照明条件下到达一个具有足够电池能量的位置。我们使用动态规划解决随机到达-避免问题，以找到这种最佳恢复策略。我们关注的部分是状态空间离散化的影响，这在实际实现中经常需要。我们提出了一种修改后的动态规划算法，它保守地考虑了近似误差。为了证明我们方法的优势，我们在太阳能月球车试图安全离开月球南极的Cabeus地区的永久阴影区域中，与现有方法进行了比较。我们还通过从LCROSS坠毁区域进行模拟恢复行驶，通过经验比较不同的月球车移动模型，展示了我们方法在任务制定和交易安全分析中的相关性。
作者：Olivier Lamarre, Shantanu Malhotra, Jonathan Kelly
论文ID：2307.16786
分类：Robotics
分类简称：cs.RO
提交时间：2023-08-01