Planetary Exploration With Robot Teams: Implementing Higher Autonomy With Swarm Intelligence
Notice bibliographique
Résumé
Since the beginning of space exploration, Mars and the moon have been examined via orbiters, landers, and rovers. More than 40 missions have targeted Mars, and over 100 have been sent to the moon. Space agencies continue to focus on developing novel strategies and technologies for probing celestial bodies. Multirobot systems are particularly promising for planetary exploration, as they are more robust to individual failure and have the potential to examine larger areas; however, there are limits to how many robots an operator can control individually. We recently took part in the European Space Agency's (ESA's) interdisciplinary equipment test campaign (PANGAEA-X) at a lunar/Mars analog site in Lanzarote, Spain. We used a heterogeneous fleet of unmanned aerial vehicles (UAVs)-a swarm-to study the interplay of systems operations and human factors. Human operators directed the swarm via ad hoc networks and data-sharing protocols to explore unknown areas under two control modes: in one, the operator instructed each robot separately; in the other, the operator provided general guidance to the swarm, which self-organized via a combination of distributed decision making and consensus building. We assessed cognitive load via pupillometry for each condition and perceived task demand and intuitiveness via selfreport. Our results show that implementing higher autonomy with swarm intelligence can reduce workload, freeing the operator for other tasks such as overseeing strategy and communication. Future work will further leverage advances in swarm intelligence for exploration missions.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».