O Astrobee é um sistema robótico de voo livre desenvolvido pela NASA, composto por três robôs distintos em formato de cubo. Este sistema foi originalmente projetado para auxiliar os astronautas que trabalham na Estação Espacial Internacional (EEI), automatizando algumas de suas tarefas manuais de rotina.

Embora o Astrobee possa ser altamente valioso para astronautas, aumentando a eficiência com que realizam operações cotidianas, suas capacidades de manipulação de objetos ainda não são ideais. Mais especificamente, experimentos anteriores sugerem que o robô tem dificuldades ao manusear itens deformáveis, incluindo bolsas de carga que se assemelham a algumas daquelas que ele poderia ser encarregado de recolher na Estação Espacial Internacional.

Pesquisadores da Universidade Stanford, da Universidade de Cambridge e da NASA Ames desenvolveram recentemente o Pyastrobee, um ambiente de simulação e pilha de controle para treinar o Astrobee em Python, com ênfase particular na manipulação e transporte de carga.

Este novo kit de ferramentas de simulação e controle, apresentado em um artigo publicado no servidor de pré-impressão arXiv , foi usado para treinar o Astrobee a transferir com sucesso carga entre diferentes módulos da ISS, sem colidir com outros objetos.

"Temos sorte de colaborar com a NASA Ames, e um dos problemas em que eles estão interessados ??é como fazer com que o Astrobee (seu robô espacial flutuante na Estação Espacial Internacional) execute tarefas de logística e manutenção", disse Daniel Morton, primeiro autor do artigo.

Isso é especialmente importante para futuras estações espaciais que podem não ter tripulação contínua e exigirão operações autônomas desses robôs para 'tarefas' como reabastecer a estação com carga. No entanto, fazer com que o Astrobee manipule e mova essas bolsas de carga é um problema realmente difícil de resolver.

Um desafio fundamental que até agora limitou a eficácia do Astrobee no transporte e manipulação de bolsas de carga é que essas bolsas são normalmente feitas de um material deformável à base de vinil. Prever exatamente como as bolsas de carga se deformarão quando o robô as agarrar e interagir com elas pode ser muito difícil.

Morton e seus colegas integraram seu ambiente de simulação com um software de aprendizagem por reforço (LR) conhecido como Gymnasium e Stable Baselines. A esperança era que esse software facilitasse o uso de sua plataforma para testar estratégias de manipulação de objetos baseadas em LR no espaço.

"Descobrimos que um controlador preditivo de modelo (MPC) baseado em amostragem em simulador em loop é uma boa abordagem preliminar para este problema", disse Morton. "Usar o simulador como modelo facilita a especificação de como o Astrobee e a bolsa de carga se movem juntos, em vez de tentar derivar um modelo fechado e desafiador do sistema. Também experimentamos modelos de fidelidade diferente, explorando as compensações entre precisão computacional e velocidade."

O Pyastrobee, o simulador desenvolvido por esta equipe de pesquisa, poderá em breve ser usado por engenheiros e estudantes para testar seus algoritmos de robótica espacial. O código do simulador, bem como seus métodos integrados de controle e planejamento, é de código aberto e pode ser acessado no GitHub .

"Agora que temos uma abordagem preliminar (MPC baseado em amostragem), gostaria de explorar como torná-la muito mais eficiente computacionalmente", acrescentou Morton. "Recentemente, tenho trabalhado em filtros de segurança altamente eficientes para manipulação de robôs , e isso seria perfeito para implementar no Astrobee, para dar garantias sobre restrições como prevenção de colisões. Também gostaria de explorar como usar vários Astrobees para realizar essa tarefa — dois Astrobees segurando cada lado da bolsa provavelmente melhorarão a estabilidade durante o transporte."