Science Robotics！228克可变形掌心月球车在月面运行了108分钟

一个直径只有78毫米、重量仅228克的小球，被从几米高的地方扔到月球表面。落地之后，它自己"变身"成一辆两轮小车，伸出摄像头和尾巴，然后在没有任何地面指令的情况下，自主绕着着陆器转圈、拍照、挑选最优图像、无线传回地球。

这是2024年1月19日真实发生在月球表面的事情。

两年多过去了，这项工作的完整技术细节和月面实测结果终于以研究论文的形式发表在了国际顶级期刊Science Robotics上，并于近日登上了该期刊的封面。研究机构包括日本宇宙航空研究开发机构（JAXA）、索尼集团、玩具公司TOMY和同志社大学。

这个机器人的正式名称是LEV-2（Lunar Excursion Vehicle 2），昵称SORA-Q——"SORA"是日语中"宇宙"的发音，"Q"则取自"sphere（球）"的日语发音，同时也代表question和quest。它搭载在日本SLIM月球着陆器上，作为着陆验证系统的一部分被部署到月面。

01.

玩具公司的变形技术，上了月球

SORA-Q颇具看点的一点，是它从一个紧凑球体变形为可行驶构型的能力。在收纳状态下，它就是一个直径78毫米的球——比一个网球还小一圈。展开之后，两个半球形车轮向外分离，头部的双摄像头和尾部的稳定器通过弹簧机构被动弹出。

这个变形机构的设计灵感直接来源于TOMY公司的商业变形玩具技术。具体来说，它使用了一根带有凸起的旋转轴，凸起与主体侧面的键槽形切口对准后即可解锁，内部压缩弹簧随即将轴推出，带动车轮外移，进而释放被车轮约束的头部和尾部。整个过程不可逆——一旦展开就保持在行驶构型，不会缩回去。研发团队针对玩具原型做了专门改进，防止变形过程中出现卡死现象。

但光把轮距加大还不够。在松软的月球表土（regolith）上，小车轮极易打滑陷入。为此团队设计了偏心旋转机构——车轮的旋转轴并不在其几何中心，而是刻意偏移。这使得车轮转动时轨迹更大，能把底盘抬起来，减少被松软土壤困住的概率。

最关键的是，整个机器人的所有运动功能——变形、前进、转向——仅靠两个电机实现。每个电机通过256:1的齿轮减速，峰值扭矩约109 mN·m，功耗仅约180 mW。车轮角度由内嵌编码器监测，所有旋转轴和齿轮表面都涂覆了二硫化钼涂层，以应对月尘的侵蚀。

主控方面，SORA-Q采用索尼半导体开发的六核SPRESENSE微控制器，在极低功耗下提供足够的计算性能来处理图像、运行状态机、执行异常检测与恢复。整机没有使用任何深度学习推理，所有的板载图像处理都是基于颜色空间转换和阈值分割的轻量级算法——专门针对着陆器多层隔热毯（MLI）的金色外观进行检测。

02.

月面108分钟：没有人类指令的自主探索

2024年1月19日（UTC时间），SORA-Q在SLIM着陆器触地前从几米高处被释放，落在月面后自动启动了全部流程。

它的任务序列分三步：第一步，展开车轮、摄像头和尾部稳定器，如果翻倒则自行纠正姿态；第二步，驶离着陆器约5米，获得合适的拍摄视角；第三步，绕着陆器逆时针行驶，从不同角度拍摄图像，直到电池耗尽。

在向外行驶的过程中，SORA-Q通过后置摄像头实时检测着陆器，估算自身与着陆器的相对距离和方位。到达约5米位置后，它执行旋转动作，用前置摄像头拍摄着陆器的高分辨率图像。在拍摄的12张照片中，板载算法根据预设评分标准自动挑选了两张评分最高的图像，通过蓝牙传输给同样在月面的LEV-1（一个具有跳跃能力的小型探测器），再由LEV-1中继回地球。从激活到图像传输完成，仅用了大约7分钟。

遥测数据显示，SORA-Q在月面共运行了约108分钟，板载图像处理算法执行了240次着陆器检测。左右车轮的最终平均累计转数达到488.6转。根据离散元法（DEM）模拟的车轮-月壤交互模型，在平坦地形上每转约前进0.05米，由此估算其行驶距离约为24米。温度从启动时逐步升高，最终达到64°C，在飞行前热分析的预期范围内。

值得注意的是，遥测还记录到至少两次姿态异常事件——可能是翻倒，IMU检测到异常后系统自动执行了恢复动作。此外还检测到车轮被月壤卡住的情况，控制系统命令车轮反转以脱困。这些都证明了故障检测与自主恢复机制在真实月面环境中确实发挥了作用。

不过，由于与LEV-1的通信链路多次中断（前两次中断发生在LEV-1执行跳跃动作之后，最后一次可能是LEV-1自身电池耗尽或过热），最终的总行驶距离和任务持续时间无法精确确定。传回的后置摄像头图像也因传输中断而只恢复了一部分。

03.

小机器人的大意义：未来行星探测的新范式

论文的离线分析部分展示了一些精彩的后处理结果。研究团队通过前置摄像头图像中的特征点，利用PnP算法估算出着陆器距SORA-Q的直线距离约为5.08米（深度方向4.56米，横向2.25米），与预设的5米目标高度吻合。他们还使用AI深度估计模型Depth Pro和密集特征匹配方法RoMa，从两张图像中重建了相机的相对位姿，生成的变换图像与实际月面照片高度一致。

从更宏观的视角来看，这项工作的意义不止于一次成功的技术验证。论文讨论部分指出，SORA-Q的开发采用了敏捷开发范式而非传统航天器的瀑布式开发流程，大量使用商用现成组件（COTS），从立项到飞行件完成仅用了约3年。这种模式虽然不一定适用于大型航天器，但对于低成本、可快速制造的小型机器人平台极为有效。

团队也分享了经验教训。比如，32秒的遥测间隔导致很多状态转换无法被直接观测到，未来应当把详细日志存储在本地、事后下传分析。又比如，基于有限状态机（FSM）的软件架构虽然在简单任务中表现良好，但随着任务复杂度增加，状态和转换数量会指数级膨胀，未来需要结合行为树或学习方法来提升适应性。

更深远的展望是：单个小型机器人能力有限，但它们可以作为分布式多机器人系统的组成部分，由大型主系统负责计算密集型任务，小机器人负责深入大型探测器无法到达的洞穴、陡坡和裂缝。论文明确提到了NASA的CADRE三机器人协作任务，以及Ingenuity直升机与毅力号火星车的异构协作，认为SORA-Q验证的技术路线与这些方向高度互补。

一个掌心大小的球，证明了厘米级机器人也能在另一个天体上独立完成有意义的探测任务。作为迄今在地外天体表面自主运行的最小机器人，它为未来以低成本、小体积、大规模部署为特征的太阳系探索路线提供了关键的概念验证。

论文链接：

https://www.science.org/toc/scirobotics/11/115