TRIPLE-MoDo

TRIPLE-Mobile Dockingssystem: KI-basierte Nahbereichsnavigation und Zielansteuerung für Soft-Robotic-basierte Dockinsysteme

Quelle: DLR Raumfahrtmanagement
Quelle: DLR Raumfahrtmanagement
Wissenschaftliche/r Leiter/in:
 
Projektkoordinator/in:
DSI Aerospace Tech­no­lo­gie GmbH, Dr.-Ing. Jochen Rust
 
Projektleiter/in:
 
Ansprechpartner/in:

Sowohl für die Erforschung der Weltmeere als auch die Erkundung extraterrestrischer Ozeane werden robotische Systeme benötigt, die eigenständig und über längere Zeiträume unter Wasser operieren können. Dafür wird im Projekt TRIPLE-Modo an einem innovativen Dockingsystem gearbeitet. Dieses soll es einem miniaturisierten autonomen Unterwasserfahrzeug, dem nanoAUV, ermöglichen, an einer Unterwasserstation anzudocken, um gesammelte Daten zu übermitteln sowie seine Batterie aufzuladen, und somit längere Zeit unter Wasser zu verbleiben. Das TRIPLE-MoDo-Projekt ist verknüpft mit der Explorer-Initiative/TRIPLE-Projektlinie des DLR RM, wobei es einen Beitrag zu der Entwicklung einer Landemission auf dem Jupitermond Europa leisten wird, um extraterrestrische Lebensformen der Vergangenheit oder Gegenwart zu finden. In diesem Zusammenhang soll im Rahmen des geplanten Projekts TRIPLE-MoDo somit ein neuartiges Dockingsystem entwickelt werden, welches sowohl für Raumfahrtanwendungen im erdnahen Bereich als auch für planetarische Missionen von hohem Nutzen sein wird.

Laufzeit: 01.11.2020 bis 31.10.2022
Zuwendungsempfänger: Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH
Fördergeber: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie
Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V.
Förderkennzeichen: Das Projekt wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) gefördert (Kennziffer 50RK2056).
Webseite: https://triple-project.net
Partner: DSI Aerospace Technologie GmbH
MARUM
Anwendungsfelder: Unterwasserrobotik
Weltraumrobotik
Verwandte Projekte: TRIPLE-nanoAUV 1
Selbstlokalisierung und Perzeption eines miniaturisierten autonomen Unterwasserfahrzeuges zur Erforschung subglazialer Seen (09.2020- 08.2022)
DAEDALUS
Modulare, energieautarke Trackingsysteme (08.2013- 01.2017)
EurEx
Europa-Explorer (12.2012- 04.2016)
EurEx-LUNa
EurEx - Langstrecken Unter-Eis Navigation (03.2020- 05.2022)
EurEx-SiLaNa
EurEx-Sichere Langzeitnavigation (09.2017- 10.2019)
Verwandte Robotersysteme: AUVx
Ein miniaturisiertes autonomes Unterwasserfahrzeug
DeepLeng
Explorations-AUV für Langstreckenmissionen
Leng
Explorations-AUV für Langstreckenmissionen
Teredo IceShuttle
Nutzlasttransfer durch Eis & Basisstation

Projektdetails

Bisherige Andocksysteme im Bereich Raumfahrt haben sich bewährt und sind häufig bei Wartungsarbeiten im Orbit im Einsatz. Allerdings erfordern sie typischerweise eine Unterstützung einer Bodenstation und können nicht autonom operieren. Weiterhin sind diese Systeme nur für einen spezifischen Einsatzzweck entworfen worden und somit ist ein Einsatz bei auch nur wenig variierter Anforderung unmöglich.
Der Weg, der hier verfolgt werden soll, basiert auf der Nutzung von Komponenten aus dem Bereich der Soft-Robotics. Diese werden grundsätzlich über das Biegeverhalten des verwendeten Materials charakterisiert. Als Konsequenz daraus sind Soft-Robotics- Komponenten stark bieg- und deformierbar, was sie für die Anwendung im Zusammenhang mit wenig strukturierten Komponenten nutzbar macht. Weiterhin können Soft-Robotics-Module sich der Form des Gegenstücks anpassen und an Kollisionen sanft abgefangen werden, was eine Steigerung der Zuverlässigkeit der damit verbundenen Operationen zur Folge hat. Darüber hinaus ist zu erwarten, dass Soft-Robotics-Module aufgrund ihrer flexiblen Einsatzmöglichkeit zu einer Gewichtsreduktion des Gesamtsystems führen werden.

Das DFKI erarbeitet die Konzeptionierung und Validierung eines robusten Nahfeldnavigation zum sicheren Andocken an eine neuartige Docking-Station mit Soft-Robotic-Komponenten, in Hinsicht auf kritische Aspekte wie Energiebedarf, Beschränkung der Sensorausstattung und insbesondere, begrenzende Manövrierfähigkeit sowie veränderlichen und harschen Umgebungsbedingungen.

Die Regelung autonomer Fahrzeuge ist eine zentrale Herausforderung in der Unterwasserrobotik. Dies gilt insbesondere für Roboter, die mit ihrer Umgebung interagieren, wie z.B. bei einem Andockmanöver. Um hierbei weder das Fahrzeug noch die Dockingstation zu beschädigen, muss die Regelung sehr präzise sein und dabei mit Störeinflüssen, z.B. Strömung, umgehen können. Störeinflüsse können aus jeder Richtung aufkommen. Deshalb werden für Interaktionsaufgaben typischerweise hoch manövrierfähige Fahrzeuge genommen, die sich in beliebige Richtung bewegen können und damit auch Querströmung ausgleichen können. Dies gilt nicht für das nanoAUV: Das kleine Fahrzeug hat nur wenige Aktuatoren und kann sich beispielsweise nicht seitlich bewegen. Um eine Position zu halten, muss sich das nanoAUV frontal in die Strömung stellen, nicht quer. Um trotzdem erfolgreich zu docken muss das nanoAUV nicht nur die Umgebung kennen, sondern auch die eignen Fähigkeiten und in der Lage sein vorrausschauend zu planen. Da herkömmliche Regler dazu nicht in der Lage sind soll stattdessen eine AI-basierter optimale Steuerung entwickelt werden auf Grundlage des Maschinellen Lernens und Model Predictive Control.

Auf der anderen Seite muss die Ansteuerung der Dockingstation mit dem Fahrzeug koordiniert werden, d.h. beide Systeme müssen den Zustand und die Absichten des jeweils anderen kennen und aufeinander reagieren können. Hierbei ist eine robuste adaptive Regelung von entscheidender Bedeutung, damit das nanoAUV auch unter Störeinflüssen und in unbekannten Situationen sicher geborgen werden kann.

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zuletzt geändert am 15.09.2021
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