Las futuras misiones de exploración planetaria exigen cada vez más autonomía, ya que estas misiones son cada vez más complejas. Un ejemplo claro es la misión de retorno de muestras a Marte, en la que el Sample Fetch Rover debe recoger tubos de muestras en un lugar remoto y llevarlos de vuelta a la estación base para lanzarlos a la Tierra. Esta misión requiere ampliar las capacidades autónomas a bordo. En primer lugar, el componente de navegación debe ser capaz de detectar y localizar los tubos de muestra, y en segundo lugar, los de guiado y control deben situar el rover cerca de los tubos de muestra y mover el manipulador para recogerlos. Estas son las principales aportaciones de este trabajo. La primera cuestión se ha resuelto mediante el uso de Redes Neuronales Profundas, que permiten identificar los tubos de muestra previamente entrenados en imágenes, y la segunda se ha resuelto ampliando el algoritmo de planificación de trayectorias dentro del componente de Guiado.
Para demostrar y validar los métodos propuestos, se han realizado dos experimentos. Una primera prueba de campo en el terreno experimental de Búsqueda y Rescate de la Universidad de Málaga, y una segunda prueba de laboratorio en el Laboratorio de Robótica Planetaria de la Agencia Espacial Europea. Ambos experimentos se llevaron a cabo utilizando el Rover de Pruebas ExoMars, propiedad de esta última institución.
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