An emerging paradigm is being embraced in the conceptualization of future planetary exploration missions. Ambitious objectives and increasingly demanding mission constraints stress the importance associated with faster surface mobility. Driving speeds approaching or surpassing 1 m/s have been rarely used and their effect on performance is today unclear. This study presents experimental evidence and preliminary observations on the impact that increasing velocity has on the tractive performance of planetary rovers. Single-wheel driving tests were conducted using two different metallic, grousered wheels-one rigid and one flexible-over two different soils, olivine sand and CaCO3-based silty soil. Experiments were conducted at speeds between 0.01-1 m/s throughout an ample range of slip ratios (5-90%). Three performance metrics were evaluated: drawbar pull coefficient, wheel sinkage, and tractive efficiency. Results showed similar data trends among all the cases investigated. Drawbar pull and tractive efficiency considerably decreased for speeds beyond 0.2 m/s. Wheel sinkage, unlike what published evidence suggested, increased with increasing velocities. The flexible wheel performed the best at 1m/s, exhibiting 2 times higher drawbar pull and efficiency with 18% lower sinkage under low slip conditions. Although similar data trends were obtained, a different wheel-soil interactive behavior was observed when driving over the different soils. Overall, despite the performance reduction experienced at higher velocities, a speed in the range of 0.2-0.3 m/s would enable 5-10 times faster traverses, compared to current rovers driving capability, while only diminishing drawbar pull and efficiency by 7%. The measurements collected and the analysis presented here lay the groundwork for initial stages in the development of new locomotion subsystems for planetary surface exploration. At the same time...


翻译:一种新兴范式正被纳入未来行星探索任务的概念设计中。雄心勃勃的任务目标与日益严苛的任务约束,凸显了提高地表移动速度的重要性。当前,接近或超过1 m/s的行驶速度鲜有使用,且其对性能的影响尚不明确。本研究通过实验证据与初步观测,揭示了速度提升对行星漫游车牵引性能的影响。采用两种不同的金属履刺轮(一种刚性轮与一种柔性轮),在两种土壤(橄榄石砂与基于CaCO₃的粉质土壤)上开展了单轮驱动测试。实验在0.01–1 m/s的速度范围内,覆盖了广泛的滑转率区间(5–90%),并对三项性能指标进行了评估:牵引系数、车轮沉陷量与牵引效率。结果表明,所有研究案例的数据趋势相似。当速度超过0.2 m/s时,牵引力与牵引效率显著下降;与已有文献证据相反,车轮沉陷量随速度增加而增大。在低滑转条件下,柔性轮在1 m/s时表现最优,其牵引力与效率提高2倍,沉陷量降低18%。尽管数据趋势相似,但在不同土壤上行驶时观测到车轮-土壤交互行为存在差异。总体而言,尽管高速行驶导致性能下降,但相较于当前漫游车的行驶能力,0.2–0.3 m/s的速度范围可使通行速度提升5–10倍,而仅使牵引力与效率降低7%。本研究采集的测量数据与分析为行星表面探测新型移动子系统的初步开发奠定了基础。同时……

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
167+阅读 · 2020年3月18日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
ICLR2019最佳论文出炉
专知
12+阅读 · 2019年5月6日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年7月21日
VIP会员
最新内容
无人机自主控制与人工智能:系统性综述
专知会员服务
10+阅读 · 今天7:25
巡飞弹与反无人机系统——现代战场的两大支柱
专知会员服务
3+阅读 · 今天6:54
《打造“黄金舰队”》57页报告
专知会员服务
3+阅读 · 今天6:52
《北约数字教官网络发展路径》128页报告
专知会员服务
2+阅读 · 今天6:33
ECCV 2026 | MIMFlow:MIM与归一化流统一图像生成
专知会员服务
7+阅读 · 6月25日
网状网络及其在军事领域的运用
专知会员服务
8+阅读 · 6月25日
无美国参与的欧洲战争方式(万字长文)
专知会员服务
8+阅读 · 6月25日
《国防领域敏感性分析白皮书》
专知会员服务
9+阅读 · 6月25日
综述 | 从问答到任务完成:Agent系统与Harness设计
专知会员服务
10+阅读 · 6月24日
Agentic RL:框架、实践与长程智能体训练
专知会员服务
10+阅读 · 6月24日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
ICLR2019最佳论文出炉
专知
12+阅读 · 2019年5月6日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员