L’exploration spatiale moderne n’a pas encore atteint le niveau de Star Trek et son « aller hardiment là où personne n’est jamais allé ». Mais si, comme les occupants de l’USS Enterprise, les astronautes voulaient un jour se poser sur une planète inexplorée, ils voudraient d’abord savoir ce qui se trouve sur et sous la surface.
Des recherches menées à Virginia Tech pourraient ouvrir la voie à un tel scénario grâce à un nouvel ensemble d’outils qui analysent les vibrations du terrain pour déterminer jusqu’à quelle profondeur les rochers s’étendent sous la surface. Et ce n’est pas de la science-fiction.
Erik Komendera, professeur adjoint de génie mécanique, a travaillé comme ingénieur au NASA Langley Research Center. Ses dernières recherches menées avec le doctorant Yiyan Ruan, publiées dans IEEE Sensors Journal, pourraient aider les rovers à atterrir en toute sécurité sur Mars, la Lune ou d’autres planètes encore largement inexplorées. Elles pourraient également trouver des applications sur Terre, par exemple pour analyser des scénarios de construction ou de catastrophe lorsque des dangers potentiels sont enfouis.
Les vibrations comme outils de mesure
Des facteurs tels que l’altitude et la rugosité du terrain ainsi que la hauteur des rochers influencent le choix du site où poser un engin spatial lors des missions actuelles vers Mars.
Si un rocher gêne une surface d’atterrissage potentielle, une excavatrice robotique pourrait l’ébrécher pour le retirer. Mais s’il s’agit en réalité d’un bloc enfoui, le robot ne devrait pas gaspiller son énergie ni user ses outils à tenter de retirer un objet impossible à déplacer.
« Depuis que les humains construisent des choses sur Terre, nous avons dû composer avec des obstacles volumineux et lourds que l’on ne peut ni ignorer ni simplement déblayer sans une planification minutieuse », a déclaré Komendera. « Il nous est assez facile de simplement regarder des rochers et de porter des jugements rapides et vérifiables. Ce rocher est-il posé ou partiellement enfoui ? Puis-je le déplacer seul ou ai-je besoin d’aide et d’outils ? Mais que se passe-t-il si ce sont des robots qui doivent le faire ? Comment les robots peuvent-ils porter ces jugements ? Désormais, nous avons une réponse. »
Komendera est en train de rassembler un ensemble d’outils qui pourrait épargner beaucoup de travail aux excavatrices. Pour tester leur approche, son équipe a enfoui dans le sable 18 blocs de béton de tailles et de formes différentes, à des profondeurs variées. Ils ont frappé le rocher affleurant avec un marteau instrumenté, puis ont mesuré à distance les vibrations résultantes à l’aide d’un vibromètre laser Doppler à balayage.
Après avoir testé les vibrations à plusieurs hauteurs sur la surface du rocher, les chercheurs ont transmis les résultats à un réseau de neurones qui a appris la relation entre les caractéristiques vibratoires, la géométrie visible du rocher et la profondeur d’enfouissement.
L’IA décode les informations vibratoires
L’équipe a utilisé ces données pour entraîner l’IA à analyser et à comparer les résultats. La relation entre la rigidité du sol, l’angle sous lequel les rochers entraient en contact avec le sable et d’autres facteurs rendait la prise de mesures complexe. En apprenant à l’IA à prendre en compte ces facteurs, l’équipe a pu construire des modèles capables de déterminer la profondeur de manière fiable.
« Estimer la profondeur d’enfouissement d’un rocher à partir des vibrations peut s’avérer délicat », a déclaré Ruan. « Le signal retour est influencé par la géométrie du rocher et par la manière dont le sol le maintient. En sélectionnant soigneusement des caractéristiques à partir des mesures vibratoires et de la géométrie visible, nous avons pu produire des données fiables grâce à un réseau de neurones compact ne comptant que deux couches cachées. »
Ces modèles pourraient un jour guider une excavatrice robotique sur Mars pour gérer correctement les obstacles du terrain. Pour l’heure, l’équipe prévoit de continuer à constituer des jeux de données et à tester son approche sur Terre, où l’outil pourrait s’avérer utile pour déterminer les éléments constitutifs de formations rocheuses instables, mesurer des cavités souterraines, voire aider au nettoyage après une catastrophe.
Article : Burial Depth Estimation for Partially Embedded Rocks Using Scanning Laser Doppler Vibrometry and Neural Networks – Journal : IEEE Sensors Journal – DOI : Lien vers l’étude
Source : Virginia Tech
