研究人员研发的自主系统让月球货物运输更便捷

多伦多大学航空航天研究所（UTIAS）的研究人员开发的自主算法，或许有一天能让宇航员在月球上运输货物时更安全、更高效。

作为MDA太空公司领导的团队的一部分，蒂姆·巴富特教授和博士生亚历克·克拉维奇正在开发一项技术，以帮助加拿大拟议中的月球多功能车在未来的月球任务中，于货物卸载点之间导航，解决宇航员登陆月球后的一个关键运输难题。

“月球探索涉及一个着陆点和一个栖息地，两者相距约五公里，” 巴富特说，他同时也是多伦多大学机器人研究所的所长，该研究所是一项机构战略计划。

“着陆点地势平坦，便于航天飞机安全抵达，而栖息地需要屏蔽辐射，通常位于岩石地形后面。这就带来了运输难题：宇航员必须能够将所有货物从航天飞机运送到栖息地。”

与以往行星任务中漫游车向多个方向探索地形以收集数据不同，月球多功能车将在固定地点之间定期往返，为宇航员运送物资和设备。这是首次要求太空漫游车重复相同路径，因此巴富特的视觉示教 – 重复导航框架非常适合这项任务。

“示教 – 重复算法使我们能够通过手动或实际驾驶引导漫游车沿着预定路径行驶，[但是] 一旦它学会了路径，就可以根据需要自动重复该路线，” 巴富特说。“通过自动化任务的这一部分，它节省了宇航员返回着陆点取货的时间和精力，减少了宇航员暴露在月球环境中的时间，并提高了任务效率。”

作为其博士研究的一部分，克拉维奇正在对自动驾驶技术进行调整，以便与加拿大航天局的测试车辆 —— 月球探索轻型漫游车（LELR）集成。

2024年12月，克拉维奇和巴富特与MDA太空公司以及舍布鲁克大学的BRP先进技术中心的团队一起，在位于蒙特利尔的航天局模拟地形设施中对自主系统进行了试验，该设施模拟了火星表面。这次实地测试为各团队提供了一个机会，以识别和解决在类似月球条件下运行时的任何硬件和软件限制。

“将我们的代码适配到LELR上遇到了一些意想不到的挑战，” 克拉维奇说。“模拟月球条件导致指令和反馈出现了五秒的延迟，所以我们不能像平常那样依赖操纵杆控制。这促使我们开发了一种新的半自主示教方法，使用短路径段，这是我们以前从未做过的。”

“尽管存在技术挑战，但看到我在实验室里研究的东西在真正的太空任务中得以实现，总是令人兴奋。”

在成功完成实地试验后，该团队于2025年7月被航天局选中，为加拿大拟议中的月球多功能车开展早期研究，这是航天局月球表面探索计划的一部分。这将是加拿大对美国国家航空航天局（NASA）阿尔忒弥斯计划的下一个贡献，该计划旨在在月球上建立可持续的人类存在。

随着团队为使车辆做好执行任务的准备，克拉维奇专注于提高系统在现实条件下的性能，并确保它为长期部署做好准备。

“我们从在实地持续运行该系统中学到了很多，” 克拉维奇说。

“这不仅仅是让自主系统运行起来，而是要让它在恶劣条件下，对于可能整天使用它的操作人员来说可靠且易用。这种视角正在影响我对下一阶段开发的处理方式。”