Amerikas Defense Advanced Research Projects Agency ( DARPA ) ist bekannt für seine Herausforderungen. Es hielt eine Reihe von Autonome Fahrwettbewerbe zurück in den frühen 2000er Jahren, die direkt zu den heutigen selbstfahrenden Autos führten. Aus der Grand Challenge hat sich nun eine neue entwickelt – die Subterranean (SubT) Challenge, die letzte Woche stattfand. Diese neue ist zufällig auch direkt auf Technologien anwendbar, die bei der Weltraumforschung nützlich wären.
Angeblich besteht die SubT-Herausforderung von DARPA darin, ein Robotersystem zu entwickeln, das in der Lage ist, Opfer einer Naturkatastrophe oder einer anderen Katastrophe zu identifizieren und sogar möglicherweise zu helfen. Der Wettbewerb war in zwei übergreifende Kategorien unterteilt, und jede Kategorie bewältigte drei verschiedene Geländearten. Die beiden Kategorien waren die Systemspur, bei der physische Roboter verwendet wurden, und die virtuelle Spur, die sich auf die Entwicklung von Algorithmen zur Suche in einem bestimmten Bereich konzentrierte.
Videozusammenfassung von Tag 3 der Cave Circuit Challenge.
Kredit – DARPAtv YouTube-Kanal
Die Roboter bzw. Algorithmen für jede Kategorie mussten dann drei verschiedene Terrains meistern: einen Tunnel Circuit, einen Urban Circuit und einen Cave Circuit. Der Tunnel Circuit-Wettbewerb fand im August 2019 in einigen verlassenen Bergbautunneln rund um Pittsburgh statt, während der Urban Circuit im Februar 2020 in einem verlassenen Kraftwerk im Bundesstaat Washington ausgetragen wurde.
Covid-19 hat die Planungen für den Cave Circuit, der ursprünglich im Herbst 2020 stattfinden sollte, durcheinander gebracht. Aufgrund der Pandemie wurde der Wettbewerb, der in der Louisville Mega Cavern in Kentucky geplant war, verschoben bis September dieses Jahres.
Das einzigartige „Rollocopter“-Design von CoSTAR, einem von der NASA gesponserten Team, nutzt die Fähigkeiten eines Quadcopters und eines zweirädrigen Rovers.
Kredit – NASA / JPL-Caltech
Das Ziel in allen drei Gebieten und für jede Kategorie ist das gleiche – so viele interessante Ziele (d. h. potenzielle Opfer) wie möglich zu finden und zu identifizieren und sie für die Weiterverfolgung durch Ersthelfer zu kennzeichnen. Dies zu bewerkstelligen ist nicht so einfach, wie es sich anhört und erfordert die Koordination vieler Roboter, die die Umgebung erkunden und miteinander sprechen.
An dem Wettbewerb nahmen Teams aus der ganzen Welt teil. Einige wurden von DARPA selbst finanziert, während andere vollständig selbst finanziert wurden. Letztlich gewann das DARPA-finanzierte CERBERUS den Systemwettbewerb. Team CERBERUS ist eine Zusammenarbeit verschiedener Universitäten, darunter die University of Nevada, Reno, die ETH Zürich und die UC Berkeley. Ihre Punktzahl von 23 teilte sich mit einem anderen von der DARPA finanzierten Team (CSIRO Data61), aber sie nahmen letztendlich den Preis von 2 USD für den Gewinn des Wettbewerbs mit nach Hause. Der virtuelle Wettbewerb wurde von Dynamo geleitet, einer selbstfinanzierten Initiative, die den 750.000-Dollar-Preis für den Gewinn des virtuellen Wettbewerbs mit nach Hause nahm.
Die Tests der Challenge-Roboter laufen seit fast zwei Jahren.
Kredit – NASA / JPL-Caltech
In den letzten zwei Jahren haben sich die in den Systemen verwendeten Technologien dramatisch weiterentwickelt. CoSTAR, ein Team, das teilweise von Robotikern des Jet Propulsion Laboratory der NASA geleitet wird, freute sich besonders über neue KI- und Navigationssysteme, die in ganz anderen Umgebungen eingesetzt werden könnten.
Zu diesen Umgebungen gehören Mond- oder Marshöhlen, die die bewohnbarsten Orte an diesen unwirtlichen Orten bieten könnten. Wenn es um die ursprüngliche Autonomous Driving Grand Challenge geht, könnten diese neuen Höhlenforschungstechnologien bereit sein, wenn sie für diese Mond- oder Maritan-Erkundungsmissionen benötigt werden.
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Leitbild:
CoSTAR-Roboter, der eine Höhle erforscht.
Kredit – NASA / JPL-Caltech
