Verbundvorhaben: Astrone KI - KI-Unterstützung für hohe Oberflächenmobilität von planetaren Forschungsplattformen (agil, autonom, robust); Teilvorhaben: Astrone Navigationsentwicklung

Abstract

Das Astrone KI-Projekt ist eine Fortsetzung der Astrone-Studie. Im vorherigen Astrone-Projekt wurde ein autonomes Guidance-, Navigation- und Control-System (GNC) für zukünftige robotische Missionen (Oberflächenoperationen) zu Asteroiden und Kometen entwickelt. Ziel des gemeinsamen Astrone KI-Projekts war es, die Leistungsfähigkeit und Zuverlässigkeit des autonomen GNC-Systems durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) zur Lösung von GNC-Aufgaben zu verbessern. Die Tätigkeit des Teams der TU Dresden (IfA) konzentrierte sich auf das Teilprojekt „Astrone KI Navigationsentwicklung“. Hauptziel des Teilprojekts war die Entwicklung und Verifikation KI-basierter Algorithmen für die autonome Navigation von Raumfahrzeugen in unbekannten und unstrukturierten 3D-Umgebungen. Im Rahmen des Projekts wurden neue Algorithmen zur KI-basierten Fusion von 2,5D Flash LiDAR-Daten und 2D-Kamerabildern entwickelt, die in der Lage sind, die Auflösung des Flash LiDARs um bis zu 8×8-fach zu erhöhen und gleichzeitig die Fehler bei der Distanzmessung zu reduzieren. Zur schnellen Vorab-Erkennung potenzieller Landeplätze wurde ein weiterer Algorithmus entwickelt, der auf KI-gestützter gemeinsamer Segmentierung der LiDAR- und Kameradaten basiert. Die entwickelten Navigationsalgorithmen wurden in Matlab/Simulink umgesetzt und erfolgreich in einer simulierten Kometenumgebung im Rahmen von Model-In-the-Loop (MIL)-Tests verifiziert. Zur Nachweisführung der Echtzeitfähigkeit wurden die Navigationsalgorithmen zudem erfolgreich in einer Processor-In-the-Loop (PIL)-Testumgebung verifiziert, wobei die rechenintensivste KI Algorithmen auf einen externen Co-Prozessor ausgelagert wurden, der über eine TCP-IP-Verbindung mit dem Zentralprozessor verbunden war. The Astrone KI project is a follow-up to the Astrone study. During the previous Astrone project, an autonomous Guidance, Navigation and Control (GNC) system was developed for future robotic missions (surface operations) to asteroids and comets. The objective of the joint Astrone KI project was to enhance the performance and reliability of the autonomous GNC system through the use of artificial intelligence (AI) to solve GNC tasks. The activity of the TU Dresden (IfA) team was focused on the sub-project Astrone KI Navigation Development. The primary objective of the sub-project was to develop and verify AI-based algorithms for autonomous navigation of spacecraft in unknown and unstructured 3D environments. During the project, new algorithms for Ai based fusion of the 2.5D Flash LiDAR data and 2D camera images have been developed, capable of increasing the Flash LiDAR resolution by up to 8x8 times and simultaneous reducing the errors of distance measurements. To enable fast preliminary detection of potential landing sites, further algorithm has been developed based on AI assisted joint segmentation of the LiDAR and camera data. Developed navigation algorithms have been realized in Matlab / Simulink and successfully verified in the simulated comet environment within the frame of the Model-In-the-Loop (MIL) tests. To prove real-time compatibility, the navigation algorithms were also successfully verified in a Processor-In-the-Loop (PIL) test environment with most computational intensive algorithm exported to an external coprocessor, connected to central processor via TCP-IP link.