Nach dem aktuellen Stand der Forschung wird angenommen, dass die Eismonde unseres Sonnensystems Leben beherbergen könnten. Astrobiologisch interessante Kandidaten sind der Jupitermond Europa und der Saturnmond Enceladus, aber auch die Polkappen des Mars. Eine zukünftige Mission könnte darin bestehen, ein vollständig autonom agierendes Raumfahrtsystem inkl. einer autonom im Eis navigierenden Schmelzsonde für die Probenentnahme aus dem Eis zu entsenden. Mit dem vom DLR Raumfahrtmanagement initiierten und geförderten Verbundvorhaben „Enceladus Explorer“ (EnEx1) wurde der erste Grundstein für die Entwicklung eines solchen Systems gelegt.

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Eine wesentliche Voraussetzung für dessen Weltraumtauglichkeit ist die autonome Navigation und Unabhängigkeit von einem Operator. Daher sollen im Rahmen des Vorhabens „Cognitive Autonomous Subsurface Exploration“ (CAUSE) die in EnEx1 durch die Universität Bremen begonnene Entwicklung einer hybriden Architektur aus einer biologisch- inspirierten bottom-up Sensorfusion mit einem kognitiv-motivierten top-down Ansatz weiter vorangetrieben und wesentlich erweitert werden. Eine multisensorische Fusionsarchitektur soll die Daten aller Systeme unter Berücksichtigung unterschiedlicher Dimensionen von Unsicherheit in eine globale Umgebungskarte integrieren und simultan die Position und Lage aller Systemkomponenten bestimmen (SLAM). Aufbauend darauf soll eine autonome Entscheidungsfindung das Verhalten des Gesamtsystems planen und das weitere Vorgehen festlegen. Zur effizienten Ausführung der Planungsergebnisse soll ein Modul entwickelt werden, welches autonom ein dynamisches Modell für die Bewegungen des Gesamtsystems generiert, einen optimalen Mehrgrößenregler auslegt und gegebene high-level Trajektorien lokal optimiert, um anschließend die resultierenden Steuersignale an die Aktuatoren des Systems weiterzugeben.

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