망원경 및 우주선과 같은 대형 우주 구조물은 지구에서 단일 부품으로 발사하기 어렵거나 불가능하기 때문에 이상적으로는 우주에서 직접 조립해야 한다. 그러나 여러 경우에 이러한 기술을 우주에서 수동으로 조립하는 것은 비용이 많이 들거나 실현 불가능하다.  

따라서 최근 몇 년 동안 로봇 공학자들은 우주에서 구조물을 자동으로 조립하는 데 사용할 수 있는 시스템을 개발하려고 노력해 왔다. 이 조립 프로세스를 단순화하기 위해 공간 구조는 모듈식 디자인을 가질 수 있다. 즉, 본질적으로 다른 모양이나 형태를 만들기 위해 이동할 수 있는 다른 빌딩 블록 또는 모듈로 구성된다.

독일 항공우주센터(DLR)와 뮌헨 공과대학(TUM)의 연구원들은 최근 재구성 가능한 구조를 우주에서 직접 조립하는 데 사용할 수 있는 자율 플래너를 개발했다. 2021 IEEE Aerospace Conference에서 발표된 논문에서 소개된 이 시스템은 항공우주 엔지니어와 우주비행사들이 우주에서 대형 구조물을 조립하고 특정 사용 사례에 맞게 조정하고 필요할 때 재구성할 수 있도록 한다.

"우리 논문은 MOSAR 프로젝트에서 영감을 받았다." 연구를 수행한 세 명의 연구원인 Ismael Rodriguez, Adrian Bauer 및 Maximo Roa가 TechXplore에 이메일을 통해 말했다. "이 프로젝트에서 우리는 차세대 위성을 만들기 위한 모듈식 어셈블리를 연구한다.

위성이 (레고 조각처럼) 큐브 모듈의 배열로 생성될 수 있고 위성이 유지 보수 또는 하드웨어 업데이트를 위해 우주에서 쉽게 재구성될 수 있다고 상상해보라."

궤도에 있는 위성의 조립 또는 재구성은 로봇 팔에 의해 수행되어야 한다. 그들의 논문에서 Rodriguez, Bauer, Roa 및 동료들은 이 로봇 팔의 움직임을 계획할 수 있는 플래너를 소개했다. 그들은 특히 자율 로봇 기반 제조를 달성하는 데 자주 사용되는 일종의 플래너인 하이브리드 플래너를 활용했다.

"우리가 만든 시스템은 상징적 계층과 물리적 계층의 두 가지 계층으로 구성된다."고 저자는 말했다. "가능한 모든 솔루션의 기하급수적인 수를 고려할 때 각 솔루션에 대한 운동학을 확인하는 것은 매우 비용이 많이 든다. 실현 불가능한 솔루션을 신속하게 배제하기 위해 기호 계층은 가능한 솔루션이 물리적 계층으로 전달하기 전에 위성 연결과 같은 특정 조건을 충족하는지 확인한다."

연구원들이 개발한 플래너의 '심볼릭 레이어'도 물리 레이어가 획득하는 일련의 규칙을 설정한다. 예를 들어 시스템이 물리 계층에서 실패한 작업을 수행하려고 하면 이 정보를 저장하고 동일한 작업을 포함하는 기호 솔루션을 피한다.

반면에 시스템의 물리적 계층은 운동학적 시뮬레이션을 사용하여 주어진 기호 솔루션을 실행한다. 이를 통해 시스템은 로봇 팔의 고유한 기능과 특성(예: 도달 가능성, 손재주, 페이로드 및 동작 제약 조건)을 고려하면서 개별 조립 단계가 실제로 로봇 팔에 의해 실행 가능한지 확인할 수 있다.

Rodriguez, Bauer 및 Roa는 "이 작업의 가장 큰 성과는 물리적 계층의 경험에서 상징적 규칙을 생성하는 시스템의 개발이라고 생각한다."라고 말했다. "우리는 주어진 환경에서 운동학적으로 실현 가능한 상징적 동작을 예측하기 위해 이진 예측 도구를 포함한 다양한 기술을 사용했다."

연구원들이 사용하는 이진 예측 도구는 로봇 팔의 움직임을 계획하는 데 필요한 시간을 단축하고 경우에 따라 거의 50%까지 단축한다. 또한 다양한 시나리오를 시뮬레이션하여 특정 움직임이 운동학적으로 실행 가능하도록 한다.

Rodriguez, Bauer 및 Roa는 "이 도구는 특히 주어진 동작 시퀀스의 유효성을 수동으로 확인하는 경우 인간에게 매우 어려운 계획 프로세스를 단순화한다."고 말했다.

연구원들은 일련의 테스트에서 플래너를 확인했으며, 특히 모듈식 구조의 일부를 분해하고 새로운 구성으로 재조립하는 능력을 평가했다. 이 테스트에서 그들의 시스템은 놀라운 결과를 얻었고 시뮬레이션된 하드웨어 오류가 있는 시나리오에서 다양한 기술 세트를 가진 로봇을 조립할 수 있기 때문에 적응성이 매우 높은 것으로 나타났다.

미래에 Rodriguez, Bauer, Roa 및 동료들이 개발한 자율 계획 시스템은 우주에서 대규모 구조물의 조립 및 재구성을 단순화할 수 있다. 한편, 팀은 운동학적 제한과 동적 제한을 모두 고려하여 시스템의 물리적 계층 범위를 확장하려고 한다.

"예를 들어, 로봇 팔이 큐브를 움직일 때 인공위성이 경험하는 방해를 줄이기 위해 일부 최적화가 포함될 수 있다."라고 Rodriguez, Bauer 및 Roa가 설명했다.

 "앞으로 우리가 탐구하고 싶은 또 다른 연구 방향은 패턴 인식 알고리즘의 사용이다. 이미 고려된 하위 구조를 식별할 수 있으므로 이미 계산된 하위 계획을 재사용하여 새 계획을 생성하는 동안 시간을 절약할 수 있다."