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原文链接:https://www.sciencedaily.com/releases/2026/01/260131084555.htm
原文作者:Jet Propulsion Laboratory
NASA“毅力号”火星车完成首次AI规划驾驶任务
NASA的“毅力号”(Perseverance)火星车刚刚创造了历史,它首次使用了人工智能规划的路线在火星上行驶,而不再依赖人类操作员。一个具备视觉能力的AI分析了通常由火星车规划人员使用的图像和地形数据,识别出岩石和沙丘等危险,并在火星表面规划出一条安全的路径。经过在火星车虚拟复制品中进行广泛测试后,“毅力号”成功遵循了AI生成的路线,自主行驶了数百英尺。
NASA的六轮火星探索车背后的团队测试了一种具备视觉能力的人工智能系统,使其能够在不依赖人类路线规划者的情况下,绘制出安全的火星表面路线。
NASA的“毅力号”火星车现已完成了行星上首次由人工智能规划的驾驶任务。这项里程碑式的演示分别于12月8日和10日进行,由位于南加州的NASA喷气推进实验室(JPL)领导。测试期间,生成式AI被用来为火星车选择航路点,这是一项复杂的规划任务,通常由地球上的人类专家处理。
NASA局长贾里德·艾萨克曼(Jared Isaacman)表示:“这次演示表明了我们能力的先进程度,并拓宽了我们将如何探索其他世界的方式。”他说:“像这样的自主技术可以帮助任务更有效地运行,应对具有挑战性的地形,并随着与地球距离的增加而提高科学回报。这是各团队在实际操作中谨慎、负责任地应用新技术的有力证明。”
视觉AI如何帮助导航火星表面
为了进行这次演示,工程师们使用了一种称为视觉语言模型的生成式AI形式,来检查JPL地表任务数据集中现有的数据。该系统分析了人类规划人员通常使用的相同图像和信息,然后识别出航路点位置,以便“毅力号”能够安全地穿越火星上困难的地形。
这项工作由JPL的火星车操作中心(ROC)协调,并与Anthropic公司合作进行,使用了该公司Claude AI模型。
为什么火星车路线规划困难
火星平均距离地球约1.4亿英里(2.25亿公里)。这个距离造成了很长的通信延迟,使得对火星车进行实时控制成为不可能。近三十年来,火星车导航一直依赖于人类驾驶员,他们需要仔细研究地形数据并提前规划路线。
这些规划者设计了由航路点组成的路径,航路点之间的距离通常不超过330英尺(100米),以降低遇到危险的风险。完成的计划通过NASA的深空网络发送,火星车会自主执行这些指令。
AI接管“毅力号”的路线规划
在“毅力号”火星任务的第1707和1709个火星日(称为“索尔”,sols)期间,任务团队将规划责任转移给了生成式AI。该系统检查了由NASA“火星勘测轨道飞行器”(Mars Reconnaissance Orbiter)上搭载的HiRISE(高分辨率成像科学实验)相机捕获的高分辨率轨道图像,以及来自数字高程模型的地形坡度数据。
利用这些信息,AI识别出重要的地表特征,如基岩、露头、巨石场和沙丘。然后,它生成了一条包含所有必要航路点的连续行驶路径。
在将指令发送到火星之前,工程师们通过JPL的数字孪生(火星车的虚拟复制品)运行了AI生成的指令。这一步骤检查了超过500,000个遥测变量,以确保该计划可以安全地与“毅力号”的飞行软件协同工作。
12月8日,“毅力号”利用AI生成的计划行驶了689英尺(210米)。两天后,它又行驶了807英尺(246米)。
这对未来的太空探索意味着什么
JPL的空间机器人专家、也是“毅力号”工程团队成员的范迪·维尔马(Vandi Verma)说:“生成式AI的基本要素在简化地外驾驶自主导航支柱方面显示出巨大潜力:感知(看到岩石和沙纹)、定位(知道我们在哪里)以及规划与控制(决定并执行最安全的路径)。”她补充道:“我们正走向这样一个时代:生成式AI和其他智能工具将帮助我们的地表火星车处理数公里级的驾驶任务,同时最大限度地减少操作员的工作量,并通过梳理大量的火星车图像,向我们的科学团队标记出有趣的地表特征。”
JPL探索系统办公室经理马特·华莱士(Matt Wallace)说:“想象一下,智能系统不仅在地球上,还在我们的火星车、直升机、无人机和其他地表单元的边缘应用中,这些系统都接受了我们NASA工程师、科学家和宇航员集体智慧的训练。”他说:“这就是我们需要建立月球永久载人基础设施和系统,并将美国送往火星及更远的地方所需的变革性技术。”
更多关于“毅力号”
JPL由加州理工学院(Caltech)负责管理,是火星车操作中心(ROC)的所在地。该实验室还作为NASA火星探索计划的一部分,负责监督NASA科学任务理事会的“毅力号”火星车日常操作。
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