極端地形—零重力、微重力與失重

當飛船探測器不能進入月球或火星等極端地形時，需要人類穿上太空服去漫步和旅行。在小行星和彗星上，或附近的微重力條件下，機器人移動技術還未得到充分的開發和測試。獲得復雜的空間結構如國際空間站，僅限于利用SSRMS進行攀登或定位。此技術面臨的挑戰包括開發機器人并投送到不便人類前往的區域，或建立人員流動系統以便將人類運送到這些具有挑戰性的地方。除了改善機制和提高力量外，進入極端的地形還需要在機器人感知（傳感器和算法）和車輛控制功能方面（伺服和策略）有重大改進。感知對于檢測和評估環境障礙、危害和限制是極為重要的。

抓取和錨定小行星及非協同運轉對象

在空間抓取物體需要一個機械手或某種對接機制，從而形成雙向6軸抓取功能。抓取一個小行星然后進行錨定是一項新的技術。嘗試抓取人造物體的傳統方法可能并不適用于小行星錨定，因為這些技術需要依靠待抓取特定的特征，而這可能將不適應于一個自然物體。同樣，我們還沒有嘗試過抓取一個正在進行翻轉的對象。

類人類的靈巧機械手

人類的手是很靈活的。要使一種機器手能夠具有等效的或更加優越的把握能力，同時避免增加有機器手接口的復雜性，能夠為特定任務提供一種感知工具從而提升其能力。靈巧性可以通過抓取類型、抓取規模、強度和可靠性一系列要素來判定。在驅動和傳感領域的發展過程中，我們將會面臨的挑戰主要是第一性原理。其他次要挑戰包括兩點識別，接觸定位，外部及內部驅動，相對于順向驅動的反向驅動，速度／強度／電力，控制／使傳感器性能不減弱的覆蓋物以及當處理粗糙尖銳物品時的概略移動。

利用觸覺和多模式反饋的全浸入式顯示及遠程監控

遠程監控即感覺好像親自處在機器人的工作所在地。技術可以達到這一要求，包括讓人員完全沉浸于視覺、聽覺、觸覺甚至嗅覺。在應用于人類手指的系統開發過程中，我們的挑戰包括第一性原理，可以長期持續遠程監控的顯示器，使人能夠在步行或工作時利用設備完成遠程監控任務。

人與機器的互相理解與表達

自主機器人有復雜的邏輯狀態，控制模式和控制條件。當人類在使用機器人時，機器人的這些狀態不容易被人類理解或預期。燈光和聲音是有用的，但這些線索得通過沒有高級復雜的社會行為來增強。同樣，機器人難以理解人類通過手勢、視線方向或其他有計劃行為所表達的意圖。為了提高空間應用中人機交互的質量、效率和性能，關鍵挑戰是使人類和機器人能夠有效表達（交流）他們的狀態、意圖和問題。不管人類和機器人十分接近或相隔很遠這都是不可避免的。

驗證與確認的自洽系統

大型項目有著復雜的需求，以至于徹底手動探索所有可能的情況是不可行的。盡管軟件生效和驗證技術已經成功地應用于許多無人航天飛行器（好奇號、LADEE等等），但人類自主評估系統依然具有挑戰性。新的驗證技術需要證明自主行為在特定環境中滿足其預期使用，但其仍需要用來確認自主的系統也滿足要求。

監管下的時間延遲與接觸自洽

任務都具有有時間常數，該常數隨著最短時移常數的變化而顯著變化。而該移動使環境和力控制行為發生聯系，所以任務都需要高速的局部控制循環。隨著時間延遲接近于這些任務時間常數，遠程監控機器的能力開始下降。遠程監控管理著具有自主能力并處理一系列任務的機器人。我們將要面臨的挑戰包括通過運行時間仿真來預測未來狀態（尤其是對需要執行聯絡任務的機械手），覆蓋承諾和命令狀態的可視化方法，和實時的工作能力。

極端條件下的交匯、接近與對接

交匯任務包括沒有著陸或對接目的地的定點起飛。鄰近操作需要以相對速度為零的狀態在目的地上空滯停。同時，對接形成閉鎖機制和電子／流體耦合成成對狀態。我們面臨的主要挑戰包括在所有光線范圍內進行交匯和對接、跨越由近及遠的范圍和在所有的狀況下實現對接的能力。

人類協同與鄰近工作的安全移動裝置

具有通用的移動合并操縱能力是試圖讓機器人直接去工作地點，而不是在工作地點將任務提交給機器人。但是機械臂的移動使每個姿態對人類來說是有障礙的。同時，這些姿態也包含很多風險。我們將要面臨的挑戰包括在工作區跟蹤人類，響應意外接觸和服從，提供冗余的傳感器和軟件系統。

空間機器人的研究與發展

NASA機器人和自主系統技術路線圖采用了推拉方法來確定能夠增強或者提高其未來數十年任務的分支技術。這些分項技術被分成幾個主要的領域，其中的每一項又被分成如下多個研究方面。

感知

這項研究包括傳感器，以及能將傳感器數據轉換成任務所用的算法。傳統的感知包括航天器在以原點為太陽系中心的參考坐標系中的位置、姿態和速度估計，同時能夠感知航天器的內部自由度，如掃描平臺的角度。這些技術和研究在目前和將來的發展將會擴展到相對局部地域的位置、姿態和速度估計，同時對局部地域具有豐富的感知能力。此處的地域涉及在附近或者變化事件中的其它航天器結構，如大氣現象等。增強感知將廣泛地影響三個使用的領域：自主導航、采樣和作業，以及科學數據的處理。知覺在計算方面越來越密集，這方面的進展與高性能機載計算的進展緊密相連。感知技術進展的度量標準包括：分辨率、幅度、精度、對環境的耐性以及電力。

研究的領域包括：

·感知

·相對位置與速度估計

·地形測繪，分類和特征提取

·自然或人工物體辨識

·多傳感器數據的采集、融合與處理

·機載科學數據分析

移動性

移動是指在環境中地點之間移動的能力，而不刻意改變環境。例如在星球表面或者大氣的各個地方之間的移動，或者到達地下某一點?？臻g機器人學的一個方面是如何到達科學研究熱點（例如懸崖邊），重點關注極端環境表面移動能力的研究，自由空間移動能力和著陸與連接。空間機器人學也包括很多環境約束，如極端熱條件，以及需要抗輻射計算?？臻g任務短期操作的用途有限，任務的成功往往取決于可靠持續的操作，包括在環境中利用較少的時間進行長距離移動的能力。相對于其它空間任務來說，質量和功耗在設計任務中是需要重點關注的部分。

在未來幾十年內，盡管存在一些調整，用于星球探測的機器人移動工具將在性能上接近，甚至超越在地球上由人類駕駛的能夠穿越極端環境達到研究區域的交通工具。當人類駕駛交通工具的速度接近物理規律的極限時，人類長距離快速獲取地形的微弱幾何特征或者無幾何特征的能力缺少障礙識別和危險避碰系統。對于自由飛行器，在微重力或者飛向大氣層過程中，并不需要考慮機載傳感器、計算資源和任務決策的算法，我們預期機器人將能夠有效利用所有可行的機器性能，包括加速、轉彎、制動等完成自身任務。多機器人系統的協調合作也是一個活躍的研究領域。飛行器或者漫游機器人等異構系統的組合，對于星球表面的任務具有潛在的應用價值，這充分利用了飛行器的遠程感知能力和地面機器人的高分辨率地形感知能力。衡量移動技術進展的標準包括：航行距離、負載、速度、周期和質量。

研究的領域包括：

·極端地形的移動能力

·地下移動能力

·地表以上移動能力

·微重力環境移動能力

作業技術

操作定義為在環境中進行有目的的改變。配置傳感器、處理對象、挖掘、組裝、抓取、停泊、部署、采樣、折彎，甚至利用長臂將宇航員送至預訂地點都被認為是作業的形式。機械臂、線纜、手指、鏟斗和多臂結合都是作業工具的具體形式。衡量作業技術發展的標準包括強度、工作空間、質量、功率、分辨率、最小力／位置以及操作的接口數量。

研究的領域包括：

·機械臂

·柔性臂

·接觸動力學建模

·移動機械臂

·協同作業

·自動鉆取與采樣處理

人機交互

機器人系統的最終效果很大程度上取決于人類用來操作它們的接口。隨著機器人和分配給它們的任務越來越復雜，對控制它們的人機交互的需求也增加。一個友好的人機接口能夠使操作人員快速的理解系統的狀態，并有效地指導它的動作向期望的狀態發展。這一研究領域探索的高級技術將用于改善操作員的現場意識，捕捉操作者的意圖，并是確保機器人在人類附近以及關鍵系統的安全。衡量人機交互系統技術的標準包括：性能指數，如平均干預時間和平均干預時間的間隔。

研究的領域包括：

·多模式人機交互系統

·監督控制

·適用于機器人的交互

·意圖識別與響應

·分布式合作

·一般人機交互系統

·適用于人／機鄰近操作的安全和可信接口

自主性

“自主性”是系統執行任務的能力或者在無外界作用的功能。自主系統能夠獨立進行外部通信，指令和控制。例如一個計算機操作的無人系統，或者是沒有地面支持的模擬航天員?？刂频暮诵拿枋隽丝刂频谋举|，這個本質就是決定什么命令要發出，什么時候指發出，然后發出實際的命令并傳輸?？刂频谋举|決定了一個系統是否以及哪種程度上是自主的。

自主與自動化具有明顯的區別，自主是指在沒有輸入的情況下一個系統執行某個功能的能力。一個系統的自動化控制是在無人干預或命令的情況下進行。任務能夠通過地面或者軟件交互來執行。這不排除操作輸入的可能性，但這些輸入不是自動化任務明確的需求。自動化是由軟件或者硬件作用的特性，是否需要輸入任務需求，這由操作者的判斷來裁奪。

自主性是空間機器人技術投資和發展的一個關鍵領域，因為它能在任務執行過程中使有人或者無人情況下的功能得到改善。對于空間機器人，系統具有從基本的自動化，發展出能夠在動態不確定環境中獨立作業的完全自主系統等一系列自主性。自主的基本優勢是：增加系統操作能力，通過提高勞動力效率和減低需求節約成本，同時增強對不確定環境的任務確定性和魯棒性。

自主也可以在行星表面探測車、對地觀測衛星和深空探測中用來輔助數據處理和任務決策。這樣的機載自主科學數據分析將提高現有傳感器的功能，減輕深空通信瓶頸，變革新的操作模式來解決新的科學問題。自動機載數據分析和理解有可能應用全分辨率到檢測到的變化，目標區域或者成分的異常，以及改善科學數據遠程傳輸的可靠性。

研究的領域包括：

·集成系統的健康管理

·動態規劃和序列工具

·自主導航和控制

·自調整的自主性

·相對地形的導航

·不確定環境的路徑或者運動規劃

·自動機載科學數據分析