研究概要

月極域（月の南極，北極域）には，水氷といった揮発性物質の存在が示唆されています。揮発性物質は，将来資源としての利用が見込まれることから，世界各国で月極域探査の検討が進んでおり，日本でもJAXA がローバによる月極域探査ミッションの検討を進めています（図5）。
月極域において，水氷の存在が特に示唆されているのは永久影領域です。永久影とは，太陽が一年中照らされない領域のことを表わしており，深いクレータなどがその一例です（図6）。永久影では太陽が常に照らされないことから，極低温となり水が凝固している，つまり揮発性物質が存在する可能性が極めて高くなります。
しかしながら，永久影は太陽光が一切照らされないため，ローバの太陽光発電による充電が不可能です。そのため，ローバの充電率を常に考慮したうえでの探査が必要不可欠となります。そこで本研究では揮発性物質の探査に向けたローバの充電率制約下での経路計画法の検討を，JAXA と共同で開発しています。まず，揮発性物質を検出するセンサを，ベイジアンネットワークと呼ばれる確率モデルを用いて数理的に表現します。ベイジアンネットワークを用いることで，確率変数同士の因果関係やセンサの誤検出を考慮することができます。そして，得られたセンサモデルに基づき，充電率といった制約条件に対応できる経路計画法（例えばRRT*など）を適用することで，永久影のどの領域に揮発性物質が存在するかを効率的に見つける探査方法の確立を目指しています。本研究は経路計画手法と機械学習を組み合わせた興味深い研究テーマとなっており，将来的には実機実験も計画しています。

図5. (c) JAXA 月極域探査を表した図

図6. (c) JAXA 月の南極地域における永久影の例