NASA의 기술 혁신, 퍼서비어런스 로버의 화성 자율성 강화

미국 - 이크바리 뉴스 통신사

NASA의 기술 혁신, 퍼서비어런스 로버의 화성 자율성 강화

미국 항공우주국(NASA)과 제트 추진 연구소(JPL)는 화성 로버들의 운영 자율성을 향상시키는 데 집중하며, 붉은 행성에서의 로봇 탐사 경계를 끊임없이 넓혀가고 있습니다. 현재 화성에서 가장 진보된 로봇 탐사선인 퍼서비어런스 로버는 이러한 발전의 선두에 서 있으며, 자체 내비게이션 능력을 크게 향상시키는 핵심 임무를 가지고 설계되었습니다. 이전 모델인 MSL 큐리오시티 로버도 어느 정도의 자율성을 가지고 있지만, 퍼서비어런스는 더 정교하고 강력한 시스템 덕분에 이 분야에서 앞서나가고 있습니다.

두 로버 모두 AutoNav라는 자율 내비게이션 시스템을 사용합니다. 하지만 퍼서비어런스의 AutoNav 버전은 훨씬 더 견고하고 세련되어, 경로를 더 효율적으로 평가하고 계획할 수 있게 합니다. 화성에서의 첫 해 동안 퍼서비어런스는 약 17.7 킬로미터를 이동했으며, AutoNav는 이 거리의 약 88%를 평가하고 안내하는 데 핵심적인 역할을 했습니다. 이러한 자체 주행 능력은 탐사 속도를 높이고 수집된 과학 데이터를 최대화하는 데 매우 중요합니다.

자율 내비게이션에서 더 큰 성공을 거두는 데 있어서 주요 장애물은 정확한 위치 파악 문제입니다. 퍼서비어런스가 자율적으로 더 멀리 이동할수록, 화성 표면에서의 정확한 위치 추정 오차가 더 커집니다. 이러한 불확실성은 안전한 경로를 정확하게 계획하고 탐색하는 능력에 직접적인 영향을 미칩니다. 정확한 위치 파악 없이는 로버는 효과적으로 '길을 잃게' 되어 진행을 방해하고 경로 수정을 위해 인간의 개입이 필요하게 됩니다.

이 중요한 장애물을 극복하기 위해 퍼서비어런스는 자율 운영을 강화하기 위해 세 가지 핵심 시스템을 통합합니다: AutoNav, AEGIS, OBP. AutoNav는 사용 가능한 이미지와 지도를 사용하여 경로를 계획합니다. AEGIS(Autonomous Exploration for Gathering Increased Science)는 로버의 SuperCam 장비가 탐사해야 할 과학적 목표를 식별하기 위해 온보드 카메라의 광각 이미지를 사용합니다. OBP(OnBoard Planner) 시스템은 에너지 소비를 최적화하기 위해 운영을 관리하고 예약합니다. 이러한 시스템의 시너지 효과는 퍼서비어런스에게 전례 없는 수준의 운영 자율성을 부여하며, 궁극적으로 최대의 과학적 결과를 달성하는 것을 목표로 합니다.

퍼서비어런스의 자율성은 화성 글로벌 위치 파악(Mars Global Localization - MGL) 시스템의 개발과 함께 또 다른 중요한 도약을 이루었습니다. 화성에는 GPS와 같은 시스템이 없기 때문에, 표면에서 로버의 위치를 정확하게 파악하는 것이 더 큰 자율성과 향상된 과학적 결과를 얻는 데 지속적인 장애물이었습니다. 이 혁신적인 시스템은 "Censible: A Robust and Practical Global Localization Framework for Planetary Surface Missions"라는 제목의 컨퍼런스 논문에서 자세히 설명되어 있습니다.

미션의 로봇 운영 수석 엔지니어인 JPL의 Vandi Verma는 이 시스템을 "로버에게 GPS를 주는 것"에 비유했습니다. 그녀는 "이제 화성에서 자신의 위치를 스스로 결정할 수 있습니다"라고 덧붙였습니다. 이 기능은 로버가 훨씬 더 긴 자율 주행을 할 수 있음을 의미하며, 이를 통해 행성을 더 넓게 탐사하고 더 귀중한 과학 데이터를 수집할 수 있게 됩니다. 중요하게도, MGL 시스템은 적응 가능하도록 설계되었으며, 잠재적으로 행성 표면에서 빠르고 장거리 이동을 위해 설계된 거의 모든 다른 로버에서도 사용될 수 있습니다.

현재까지 퍼서비어런스의 가장 긴 자율 주행 거리는 3일 동안 699.9미터였습니다. 그러나 위치 불확실성으로 인해 이 거리를 늘리는 것이 불가능했습니다. 자율적으로 이동한 거리가 길어질수록 위치 불확실성이 커져 로버의 안전에 위험을 초래합니다. 그림은 MGL 없이 좁은 통로를 장거리 주행하는 동안 로버의 위치 불확실성이 시간에 따라 어떻게 증가하는지 보여줍니다. 이 시스템 없이는 로버의 잠재적 오류가 증가하여 효과적으로 길을 잃게 되고, 전역 지도와 수동으로 파노라마 이미지를 일치시키는 인간의 개입 없이는 계속 진행할 수 없게 됩니다.

새로운 MGL 방법은 훨씬 더 강력합니다. 현재 로버 위치의 360도 파노라마 이미지를 캡처하는 것을 포함하지만, 인간의 개입 필요성을 제거합니다. 이 시스템은 화성 정찰 궤도선(MRO)이 촬영한 HiRISE 이미지와 매우 유사한 단색 빨간색 이미지를 사용합니다. 이러한 이미지들은 궤도선이 만든 지형 지도와 결합되어, 온보드 알고리즘에 의해 약 2분 만에 10인치 이내의 정확도로 로버의 위치를 결정하는 데 처리됩니다.

이 기술적 도약은 부분적으로 퍼서비어런스에 탑재된 강력한 마이크로프로세서의 가용성 덕분에 가능해졌습니다. 이 프로세서는 이전에 인저뉴어티 헬리콥터와의 통신에 전념하고 있었습니다. 퍼서비어런스의 "동반자"인 인저뉴어티는 3년 동안 72회의 비행을 완료하며 놀라운 성공을 거두었으나, 2024년 1월 로터 손상으로 임무가 종료되었습니다. 인저뉴어티 임무 종료 후, MGL 시스템을 포함한 퍼서비어런스의 자체 능력을 향상시키기 위해 전용 처리 능력이 가용해졌습니다.

이 시스템은 두 번의 정상 운영 기간 동안 성공적으로 테스트되었으며, 인간의 도움 없이 퍼서비어런스가 매일 이동할 수 있는 거리를 극적으로 늘릴 잠재력을 보여주었습니다. 퍼서비어런스는 또한 증가하는 자율성으로 과학적 관측을 수행할 수 있기 때문에, MGL 시스템은 상당한 과학적 성과를 약속합니다. 이 발전은 로봇 탐사선이 행성 표면을 더 광범위하고 효율적으로 횡단하고 조사할 수 있도록 하는 중요한 단계를 나타내며, 미래 우주 탐사 임무의 새로운 기준을 설정합니다.

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