A tecnologia de navegação óptica pode agilizar a exploração planetária #ÚltimasNotícias

Em uma paisagem escura e árida como a superfície da lua, pode ser fácil se perder. Com poucos marcos discerníveis para navegar a olho nu, astronautas e rovers devem confiar em outros meios para traçar um curso.

À medida que a NASA persegue suas missões da Lua a Marte, abrangendo a exploração da superfície lunar e os primeiros passos no Planeta Vermelho, encontrar maneiras novas e eficientes de navegar por esses novos terrenos será essencial. É aí que entra a navegação óptica — uma tecnologia que ajuda a mapear novas áreas usando dados de sensores.

O Goddard Space Flight Center da NASA em Greenbelt, Maryland, é um desenvolvedor líder de tecnologia de navegação óptica. Por exemplo, o GIANT (Goddard Image Analysis and Navigation Tool) ajudou a guiar a missão OSIRIS-REx para uma coleta segura de amostras no asteroide Bennu, gerando mapas 3D da superfície e calculando distâncias precisas até os alvos.

Agora, três equipes de pesquisa em Goddard estão levando a tecnologia de navegação óptica ainda mais longe.

Desenvolvimento de mundo virtual

Chris Gnam, um estagiário na NASA Goddard, lidera o desenvolvimento de um mecanismo de modelagem chamado Vira que já renderiza ambientes grandes em 3D cerca de 100 vezes mais rápido que o GIANT. Esses ambientes digitais podem ser usados ​​para avaliar áreas de pouso em potencial, simular radiação solar e muito mais.

Embora os motores gráficos de nível de consumidor, como os usados ​​para desenvolvimento de videogames, renderizem rapidamente grandes ambientes, a maioria não consegue fornecer os detalhes necessários para análise científica. Para cientistas que planejam um pouso planetário, cada detalhe é crítico.

“O Vira combina a velocidade e a eficiência dos modeladores gráficos de consumo com a precisão científica do GIANT”, disse Gnam. “Esta ferramenta permitirá que cientistas modelem rapidamente ambientes complexos como superfícies planetárias.”

O mecanismo de modelagem Vira está sendo usado para auxiliar no desenvolvimento do LuNaMaps (Lunar Navigation Maps). Este projeto busca melhorar a qualidade dos mapas da região do Polo Sul lunar, um alvo de exploração essencial das missões Artemis da NASA.

Vira também usa ray tracing para modelar como a luz se comportará em um ambiente simulado. Enquanto o ray tracing é frequentemente usado no desenvolvimento de videogames, Vira o utiliza para modelar a pressão da radiação solar, que se refere a mudanças no momento de uma nave espacial causadas pela luz solar.

Encontre o seu caminho com uma foto

Outra equipe em Goddard está desenvolvendo uma ferramenta para permitir a navegação com base em imagens do horizonte. Andrew Liounis, um líder de design de produto de navegação óptica, lidera a equipe, trabalhando ao lado dos estagiários da NASA Andrew Tennenbaum e Will Driessen, bem como Alvin Yew, o líder de processamento de gás para a missão DAVINCI da NASA.

Um astronauta ou rover usando esse algoritmo poderia tirar uma foto do horizonte, que o programa compararia a um mapa da área explorada. O algoritmo então produziria a localização estimada de onde a foto foi tirada.

Usando uma foto, o algoritmo pode produzir com precisão em torno de centenas de pés. O trabalho atual está tentando provar que usando duas ou mais fotos, o algoritmo pode apontar a localização com precisão em torno de dezenas de pés.

“Pegamos os pontos de dados da imagem e os comparamos com os pontos de dados em um mapa da área”, explicou Liounis. “É quase como o GPS usa triangulação, mas em vez de ter vários observadores para triangular um objeto, você tem várias observações de um único observador, então estamos descobrindo onde as linhas de visão se cruzam.”

Esse tipo de tecnologia pode ser útil para a exploração lunar, onde é difícil confiar em sinais de GPS para determinar a localização.

Um algoritmo de percepção visual para detectar crateras

Para automatizar os processos de navegação óptica e percepção visual, o estagiário da Goddard, Timothy Chase, está desenvolvendo uma ferramenta de programação chamada GAVIN (Goddard AI Verification and Integration) Tool Suit.

Esta ferramenta ajuda a construir modelos de aprendizado profundo, um tipo de algoritmo de aprendizado de máquina que é treinado para processar entradas como um cérebro humano. Além de desenvolver a ferramenta em si, Chase e sua equipe estão construindo um algoritmo de aprendizado profundo usando GAVIN que identificará crateras em áreas mal iluminadas, como a lua.

“À medida que desenvolvemos o GAVIN, queremos testá-lo”, explicou Chase. “Este modelo que identificará crateras em corpos de baixa luminosidade não só nos ajudará a aprender como melhorar o GAVIN, mas também será útil para missões como a Artemis, que verá astronautas explorando a região do polo sul da lua — uma área escura com grandes crateras — pela primeira vez.”

À medida que a NASA continua a explorar áreas anteriormente inexploradas do nosso sistema solar, tecnologias como essas podem ajudar a tornar a exploração planetária pelo menos um pouco mais simples. Seja desenvolvendo mapas 3D detalhados de novos mundos, navegando com fotos ou construindo algoritmos de aprendizado profundo, o trabalho dessas equipes pode levar a facilidade da navegação da Terra para novos mundos.