Stijena koja viri iz tla ne otkriva koliko ju je teško pomaknuti. Ispod vidljivog dijela može se skrivati mnogo veća prepreka, a robot koji je pokuša iskopati mogao bi uzalud trošiti energiju i istrošiti alat. Istraživači sa sveučilišta Virginia Tech razvili su postupak kojim se dubina ukopanosti procjenjuje pomoću udaraca čekića, laserskog mjerenja vibracija i umjetne inteligencije.
Yiyan Ruan i Erik Komendera metodu su ispitali na 18 betonskih blokova djelomično zakopanih u pijesak. Njihov rad objavljen u časopisu IEEE Sensors Journal bavi se problemom važnim za buduće robotske kopače na Mjesecu i Marsu: kako prije iskapanja procijeniti koliko duboko prepreka seže ispod površine. Pokusi su provedeni na Zemlji.
Udarac pokreće blok, laser prati njegovo gibanje
Istraživači su u pokusima na Virginia Techu blokove različitih veličina i oblika ukopavali na različite dubine. Izloženi dio udarali su čekićem opremljenim mjernim senzorom, a zatim laserskim Dopplerovim vibrometrom bilježili vibracije na više visina iznad pijeska. Te su podatke povezali s dimenzijama vidljivog dijela bloka.
Laserska vibrometrija omogućuje mjerenje vrlo malih gibanja bez pričvršćivanja senzora na predmet. Kada se svjetlost odbije od površine koja se pomiče, mijenja joj se frekvencija. Instrument iz te promjene određuje brzinu gibanja površine. U ovom se pokusu tako prati odgovor bloka na udarac, dok se njegova skrivena dubina naknadno procjenjuje iz prikupljenih podataka.
Snop pritom mora doprijeti do vidljivog dijela predmeta i vratiti se do instrumenta. Laser ne prodire kroz pijesak i ne snima zakopani dio bloka. Prednost optičkog mjerenja jest u tome što sam senzor ne dodaje masu predmetu niti ga mehanički opterećuje, pa se njegovo gibanje može promatrati s udaljenosti.
Za procjenu dubine nije dovoljna samo frekvencija
Dubina utječe na to kako okolno tlo pridržava predmet i kako on vibrira nakon udarca. No na isti odgovor djeluju i njegova masa, oblik te svojstva podloge. Zato sama frekvencija titranja nije dovoljna da se pouzdano izračuna koliko je stijena ukopana.
Istraživači su kombinirali podatke o vidljivoj geometriji s nekoliko obilježja vibracija. Među njima su frekvencija najizraženijeg odziva, prigušenje titranja i razlike u gibanju između pojedinih mjernih točaka. Neuronska mreža iz tih odnosa uči procjenjivati dubinu. Za takvu procjenu nije joj potrebno unaprijed zadati izmjerenu masu bloka, što bi na terenu bilo teško doznati bez njegova vađenja.
Za primjenu metode dio predmeta mora ostati iznad površine kako bi ga se moglo udariti i izmjeriti njegovo gibanje. Potpuno zakopane stijene ovim se postupkom ne mogu ispitati.
Što pokazuje provjera na 18 blokova
Za provjeru metode prikupili su 204 mjerenja, objedinjena u 102 para. Blokovi su pobuđivani udarcima iz dvaju međusobno okomitih smjerova, a mreža je koristila ukupno 11 ulaznih značajki.
Pri provjeri su iz učenja svaki put izostavili sve podatke jednoga bloka i zatim na njemu ispitali model. Time su provjeravali kako se metoda snalazi s predmetom koji nije sudjelovao u učenju, umjesto da joj pri testiranju ponovno pokažu već poznati blok na drugoj dubini.
Korijen srednje kvadratne pogreške, statistička mjera odstupanja procijenjene od stvarne dubine, iznosio je 0,94 centimetra. Ta brojka opisuje rezultat na ispitivanom skupu betonskih blokova. Ne predstavlja jamstvo da će svako mjerenje pogriješiti manje od centimetra, niti potvrđuje jednaku preciznost na prirodnim stijenama.
Do primjene na Mjesecu treba proširiti pokuse
Betonski blokovi u pijesku omogućuju kontrolirane pokuse, ali prirodni teren donosi mnogo više razlika. Stijene imaju nepravilne oblike i različite gustoće, a podloga se mijenja po sastavu, veličini zrnaca i zbijenosti. Na Mjesecu se razlikuje i gravitacija. Zbog toga će trebati prikupiti raznovrsnije podatke i provjeriti kako se model ponaša izvan početnih laboratorijskih uvjeta.
Za planiranje lunarnih misija važna su i istraživanja debljine mjesečeva regolita, sloja prašine i usitnjenih stijena koji prekriva Mjesec. Karte velikih područja pomažu pri planiranju misija, dok bi mjerenje pojedinačne prepreke robotu pružilo podatak potreban za odluku na samom mjestu rada.
Tim nastavlja razvijati skupove podataka i provoditi zemaljska ispitivanja. Ako se metoda pokaže pouzdanom i na raznovrsnijim uzorcima, budući robotski kopač mogao bi lakše procijeniti koju stijenu vrijedi ukloniti, a koju zaobići prije nego što potroši energiju na kopanje.
