블로그

Apr 04, 2024

태양광 손실 위험을 줄이기 위한 새로운 접근 방식

2023년 8월 20일 특집 이 기사는 Science X의 편집 과정 및 정책에 따라 검토되었습니다. 편집자들은 콘텐츠의 특성을 확인하면서 다음 속성을 강조했습니다.

2023년 8월 20일 특집

이 기사는 Science X의 편집 과정 및 정책에 따라 검토되었습니다. 편집자들은 콘텐츠의 신뢰성을 보장하면서 다음 특성을 강조했습니다.

사실 확인된

사전 인쇄

신뢰할 수 있는 출처

교정하다

잉그리드 파델리(Ingrid Fadelli), Phys.org

NASA와 전 세계의 기타 우주 기관에서는 주기적으로 로봇과 자동화 차량을 우주로 보내 태양계의 행성과 기타 천체를 탐사합니다. 이러한 임무는 태양계의 다른 부분의 환경과 자원에 대한 우리의 이해를 크게 향상시킬 수 있습니다.

토론토대학교 항공우주연구소와 NASA 제트추진연구소(JPL)의 연구원들은 최근 태양열 탐사선을 이용한 달 탐사의 효율성과 성공률을 향상시킬 수 있는 복구 전략을 탐구하는 연구를 수행했습니다. arXiv에 사전 게시된 그들의 논문은 태양열 탐사선이 달의 영구적인 그림자 지역을 안전하게 떠나는 데 도움이 될 수 있는 새로운 접근 방식을 소개합니다.

이번 연구를 이끈 연구원 올리비에 라마르(Olivier Lamarre)는 "최근 몇 년 동안 미국, 중국, 인도, 러시아 등을 포함한 여러 국가에서 달 남극 탐사에 관심을 표명했습니다"라고 Phys.org에 말했습니다.

"대부분은 태양열 구동 탐사선을 사용하여 지속적으로 그늘에 있는 지역(영구적으로 그늘진 지역 또는 PSR이라고 함)을 탐색할 계획입니다. 여기에는 다량의 얼음이 있을 수 있다고 의심됩니다. 상상할 수 있듯이 PSR에 들어가는 것은 태양열로 구동되는 탐사선을 사용하는 것은 위험한 시도입니다! 결함으로 인해 탐사선이 지연되면 에너지가 고갈되기 전에 햇빛으로 돌아가지 못할 수도 있습니다."

태양광 구동 로버는 전력 효율성 측면에서 많은 이점을 가질 수 있지만 작동하기 위해 햇빛에 의존한다는 점에서 한계가 있습니다. 달의 일부 지역은 영구적으로 그림자 속에 있기 때문에 탐사선이 햇빛에 의존하면 안전하게 탐사하고 해당 지역을 떠나는 것이 방해되어 임무 중에 에너지가 고갈될 수 있습니다.

Lamarre와 그의 동료들의 최근 연구의 주요 목표는 달의 그늘진 지역을 탐험하는 동안 태양열 탐사선을 잃을 확률을 정량화하는 것이었습니다. 또한 팀은 태양열 탐사 로봇이 임무를 안전하게 완료할 확률을 최대화하는 데 도움이 될 수 있는 접근 방식을 고안하기를 원했습니다.

Lamarre는 "먼저 태양열 탐사선이 달 남극에서 '안전'하다는 것이 무엇을 의미하는지 정의해야 합니다."라고 설명했습니다. "이를 위해 우리는 로버가 PSR을 어디에서 언제 나가는지, 그리고 배터리에 얼마나 많은 에너지가 남아 있는지에 주의를 기울입니다. 이는 로버가 다음 임무를 수행하기 전에 제자리에서 동면할 수 있는지 여부를 나타냅니다. 따라서 그때까지 '안전'을 유지합니다.) 그런 다음 로버가 생존 확률을 최대화하기 위해 모든 시작 상태(PSR 내부 포함)에서 따를 수 있는 온라인 횡단 계획 방법을 계산합니다."

Lamarre와 그의 동료들이 개괄한 계획 방법론은 본질적으로 탐사선이 "안전"(즉, 햇빛이 도달하는 지역)에 도달할 가능성을 최대화할 수 있는 대체 전략이기 때문에 복구 정책이라고 합니다. 배터리). 논문에서 연구원들은 이 복구 정책을 계산하는 것이 이러한 맥락에서 어려울 수 있음을 보여주었습니다. 왜냐하면 크게 부정확할 경우 전체 예측의 신뢰성에 영향을 미칠 수 있는 몇 가지 근사치가 필요하기 때문입니다.

"예를 들어, 시간은 이산화되어야 하는 상태 공간의 연속적인 차원입니다."라고 Lamarre는 말했습니다.

"우리는 이러한 근사/이산화가 실패 확률에 대한 예측을 위험하게 왜곡하지 않도록 해야 합니다. 달 남극에서 태양광 조명은 매우 역동적입니다. 근처의 산과 분화구가 표면에 큰 그림자를 드리울 수 있습니다. (대략적인) 정책이 가정하는 것보다 일정이 약간 뒤처지면 중요한 태양광 충전 기간을 놓칠 수 있습니다. 정책이 가정하는 것보다 일정보다 약간 앞선 경우에도 마찬가지입니다."