Autonomia aparatów kosmicznych

AUTONOMIA APARATÓW KOSMICZNYCH
Potrzeba automatyzacji misji kosmicznych jest oczywista.
Rygorystyczne ograniczenia komunikacyjne (wąskie okna
komunikacyjne, długie opóźnienia, ograniczone pasmo), limitowany
dostęp operatorów z Ziemi, wzrastająca złożoność systemów i wiele
innych czynników uniemożliwia bezpośredni ludzki nadzór nad
poszczególnymi aspektami misji. Wiele instrumentów pokładowych
zbiera więcej danych naukowych, niż jest w stanie przekazać na
Ziemię. Czasem również składowanie zebranych informacji na
pokładzie, ze względu na ograniczone zasoby pamięciowe, nie jest
możliwe. Narzuca to konieczność wstępnej selekcji, przetworzenia i
kompresji danych, przed ich składowaniem i przesłaniem do
Sonda Deep Space 1 (NASA)
naziemnego centrum. Interpretacja danych sensorycznych w czasie
rzeczywistym jest również wymagana w takich aplikacjach, jak nawigacja robotów badawczych na
powierzchniach planet. W rzeczywistości niemal każdy pojazd kosmiczny wymaga dzisiaj pewnego
minimalnego stopnia autonomii, chociażby jako zabezpieczenia przed sytuacją czasowego zaniku łączności z
naziemnym centrum sterowania.
Zakres potencjalnych zastosowań autonomii w kosmosie jest bardzo szeroki i dotyczy wszystkich trzech grup
operacji prowadzonych w kosmosie: w pełni przewidywalnych, nieprzewidywalnych oraz reakcji w czasie
rzeczywistym. Wiele operacji dotyczących nawigacji, manewrowania, obserwacji, komunikacji, jest
przewidywalnych i da się zaplanować zawczasu. W tym wypadku potrzeba automatycznego planowania wynika
ze złożoności prowadzonych operacji i ograniczonych zasobów pokładowych. Osobną dziedziną są operacje na
powierzchni ciał niebieskich, takie jak przemieszczanie się robotów, wyszukiwanie interesujących z naukowego
punktu widzenia celów badawczych, czy też prowadzenie programu naukowego. Z operacjami tymi wiąże się
wysoki stopień niepewności, wynikający z interakcji z nieznanym środowiskiem. Działanie w takim środowisku
bez wysokiego stopnia autonomii byłyby bardzo ograniczone. Również operacje dynamiczne, takie jak wejście i
zejście z orbity, lądowanie, automatyczne dokowanie statków kosmicznych wymagają natychmiastowych
reakcji, które zapewnić może jedynie wysoko rozwinięta autonomia oprogramowania sterującego.
Przykładem wyjątkowo udanego wdrożenia autonomii pokładowej jest
oprogramowanie sterujące misji PROBA (The Project for On-Board
Autonomy). Jest to ważący niespełna 100 kg satelita technologiczny,
którego głównym celem naukowym są obserwacje Ziemi i środowiska
kosmicznego. Misja ta zademonstrowała wysoką autonomię, zarówno na
pokładzie samego satelity, jak i w segmencie naziemnym. Na pokładzie
znalazło się oprogramowanie zarządzające pokładowymi zasobami i
operacjami w nominalnych warunkach misji kosmicznej, procedury
obliczające i nadzorujące ustawienia kamery pokładowej na podstawie
minimalnych danych wejściowych (szerokość i długość geograficzna
celu), dostarczanych przez użytkownika. Oprogramowanie pokładowe
odpowiadało również za samodzielne planowanie kolejności i
wykonywanie sekwencji pomiarowych przez instrumenty pokładowe
oraz za zarządzanie komunikacją z Ziemią. Z kolei system naziemny
Satelita PROBA (The Project for Onautomatycznie realizował operacje związane z obsługą satelity podczas
Board Autonomy) (ESA)
przelotu nad stacją naziemną, oceniał aktualną realizację zadań satelity
oraz zapewniał interfejs wysokiego poziomu między użytkownikami i satelitą.
Dotychczas autonomia ograniczała się do wcześniejszego zdefiniowania zestawu zachowań, które następnie
uruchamiane były przez wykrywane zdarzenia. Pojazd czy też system nie był wyposażony w zdolność
rozumienia otaczającej sytuacji i wiedzę na temat poszukiwanego wyniku. W przypadku zaistnienia zjawiska,
wyzwalającego określoną reakcję, wykonywał po prostu stosowny program. Taka ograniczona forma autonomii
jest wystarczająca dla wielu satelitów, operujących w przewidywalnych środowiskach, dla których można
przewidzieć zachodzące zjawiska (przykładem jest satelita PROBA, opisany powyżej). W przypadku nieznanego
i nieprzewidywalnego środowiska, taki mechanizm zawodzi. Wyższy poziom autonomii, wykorzystujący
sztuczną inteligencję umożliwiłby realizację szerszego zakresu misji i pozwolił skoncentrować się ludziom na
zadaniach, do których lepiej się nadają. Autonomia jest czymś więcej niż wygodą dla ludzkich operatorów, jest
często kluczowym czynnikiem, decydującym o sukcesie misji kosmicznej.
Problem zapewnienia autonomii aparatów kosmicznych polega na rozwiązaniu kilku zadań. Pierwszym jest
inteligentna obserwacja, czyli wykrywanie istotnych zdarzeń w badanym środowisku, na podstawie danych
napływających z przyrządów pomiarowych. Mogą to być na przykład zmiany na powierzchni badanej planety,
wykryte dzięki porównaniu dwóch fotografii tego samego obszaru, zrobionych w odstępie czasu. Zadaniem
inteligentnej obserwacji jest więc identyfikacja procesów, które należy zbadać.
Kolejnym zadaniem jest stworzenie automatycznego planisty, który, na podstawie listy zidentyfikowanych
procesów, utworzy harmonogram badań, przydzieli odpowiednie instrumenty badawcze do poszczególnych
zadań oraz zaplanuje niezbędne zmiany kursu sondy oraz seanse łączności, w celu przekazania zebranych
danych na Ziemię. Wszystko to z uwzględnieniem dostępnych zasobów pokładowych, takich jak materiały
pędne czy też przepustowość kanału łączności z Ziemią.
Ostatnim zadaniem jest stworzenie automatycznego wykonawcy, czyli zestawu procedur, realizujących
rozkazy wysokiego rzędu, wydane przez planistę. W przypadku robota mobilnego rozkazem będzie na przykład
komenda „podjedź do tamtej skały”. Jest to złożone zadanie, wymagające od robota sterowania kołami,
nadzorowania zmian pozycji, omijania przeszkód terenowych, itp. Zadaniem wykonawcy będzie
przetłumaczenie polecenia wysokiego poziomu, wydanego przez planistę, na cykl precyzyjnych instrukcji,
wydawanych poszczególnym podzespołom robota, oraz nadzorowanie wykonywania tych poleceń.
Inteligentną obserwację można zdefiniować jako porównanie danych z
instrumentów pomiarowych z modelem środowiska, w jaki
wyposażono oprogramowanie sterujące. Na przykład, robot
poruszający się po powierzchni planety porównuje dane z kamer,
dalmierzy, inklinometrów i innych sensorów z zestawem odpowiedzi
odpowiadającym przeszkodom terenowym – co pozwala mu je wykryć
i zainicjować stosowną czynność (np. omijanie przeszkody).
Rzeczywistym
przykładem
inteligentnej
obserwacji
jest
oprogramowanie zastosowane w misji łazików marsjańskich MER, w
których kluczową sprawą jest nawigacja robotów w nieznanym terenie.
Roboty te są w stanie wykryć przeszkody terenowe, znajdujące się na
ich drodze i następnie automatycznie przeplanować trasę, po której się
Mars Exploration Rover (NASA)
poruszają.
Innym przykładem inteligentnego obserwatora jest stworzony w JPL autonomiczny system nawigacji Autonav,
zastosowany w sondach kosmicznych Deep Space 1 i Deep Impact. System ten śledził ruchy planetoid w celu
określenia pozycji i orientacji sondy. Na podstawie określonych w ten sposób odstępstw od zadanej trajektorii,
uruchamiane były silniki korygujące pozycję i orientację sondy. Autonav umożliwiał również śledzenie pozycji
wybranych planetoid. System był więc w stanie interpretować przeprowadzone pomiary, zamieniając je w
użyteczne dla sondy dane.
Kolejnym elementem autonomii jest inteligentny planista i wykonawca. Inteligentne planowanie i polega na
podzieleniu zadania na sekwencję podzadań o mniejszej złożoności oraz przydzieleniu tym podzadaniom
zasobów czasowych i uwzględnieniu wszelkich ograniczeń. W przypadku eksploracji przestrzeni kosmicznej
tworzone plany muszą uwzględniać niepewność, związaną z pracą w nieznanym środowisku. Ta niepewność
reprezentuje czas i ilość zasobów (energii, mocy obliczeniowych, pamięci) zaangażowanych w realizację planu.
Przykładem inteligentnego planisty jest stworzone przez NASA Ames Research Center i JPL oprogramowanie
Remote Agent, w które wyposażono sondę Deep Space 1. Oprogramowanie służy do inteligentnego planowania
aktywności na pokładzie bez nadzoru człowieka. Remote Agent zademonstrował skuteczność planowania działań
pokładowych, prawidłowego diagnozowania usterek i właściwej reakcji na zaistniałe problemy.
Oprogramowanie składa się z dwóch podstawowych komponentów – planisty (EUROPA) i systemu
diagnostycznego (Livingstone). Planista został wykorzystany w misji łazików marsjańskich MER, z kolei jego
kolejna wersja (EUROPA II) zostanie użyta w kolejnych misjach marsjańskich. Autonomiczne oprogramowanie
diagnostyczne Livingstone II wykorzystano w misjach Earth Observing 1 i F-18.
Należy oczekiwać, że poziom autonomii misji kosmicznych będzie wzrastał z czasem, a oprogramowanie
zapewniające autonomię poszczególnych procesów na pokładzie sondy stanie się jednym z głównych kierunków
rozwoju misji kosmicznych. Eliminacja człowieka z procesu decyzyjnego będzie postępowała, wpływając
korzystnie na niezawodność i koszty programów kosmicznych.