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Punktlandung auf dem Mond

Nach über 40 Jahren soll es im Jahr 2015 erstmals wieder eine Raumfahrtmission zum Mond geben – und zwar privat finanziert. Initiator ist der von der X PRIZE Foundation ins Leben gerufene Wettbewerb Google Lunar X PRIZE. Die deutsche Teilnehmergruppe Part-Time Scientists nutzt zur Umsetzung des Projekts NVIDIA-Grafikprozessoren. Mit deren Hilfe berechnen die Wissenschaftler den exakten Landepunkt ihrer Raumfähre auf dem Mond in Echtzeit. Außerdem simulieren sie eine virtuelle 3D-Welt der Mondoberfläche, um eine der Realität entsprechende Umgebungskarte zu erhalten.

Es sind insgesamt 25 Teams aus 17 Ländern, die im Jahr 2015 auf dem Mond landen und den Hauptpreis von 20 Millionen US-Dollar gewinnen wollen. Der Wettbewerb Google Lunar X PRIZE (GLXP) fördert die private Erschließung des Weltraums und soll die Entwicklung neuer, kosteneffizienter Raumfahrtlösungen unterstützen.

Das deutsche Team Part-Time Scientists (PTS) setzt zur Berechnung der Mondmission Grafikprozessoren (GPUs) von NVIDIA ein. Diese innovative Entscheidung könnte sich als wesentlicher Vorteil gegenüber den Mitbewerbern entpuppen: Durch die hohe parallele Rechenkraft der Tesla-GPUs sind die PTS erstens in der Lage, den Landepunkt auf dem Mond exakt zu bestimmen und zweitens eine Mondkarte in Echtzeit zu simulieren. Mit diesen Verfahren lösen die PTS zwei wesentliche Probleme, die bei einer derartigen Weltraummission auftreten und mit der sich jede Raumfahrtagentur konfrontiert sieht.


Herausforderung fremder Planet


Erstens ist eine Landung an einem bestimmten Ort auf dem Mond schwierig, da die klassischen Vorausberechnungen nur eine grobe Vorhersage des Landepunktes ermöglichen.

"Theoretisch kann man den Anflug zu einem fremden Planeten beziehungsweise zum Mond sehr genau mit Computern vorausberechnen. Das Problem dabei ist, dass die tatsächliche Flugbahn des Landers1 in der Praxis immer ein Stück von der zuvor berechneten abweicht. Durch diese Ungenauigkeit wissen wir nicht genau, wann der Lander in welchem Orbit über dem Mond kreist und können somit den Landepunkt nur grob bestimmen", sagt Robert Böhme, Geschäftsführer bei den PTS.

Das zweite Problem betrifft die exakte Positionsbestimmung des Landers nach der Landung. Die Tatsache, dass der Mond nur über einige lokale und kein globales Magnetfeld verfügt, verhindert eine einfache geographische Ortung der Raumfähre. Dadurch ist es äußerst schwer, vorhandenes Kartenmaterial für die Navigation der Mondfahrzeuge zu nutzen. „Die Situation ist vergleichbar mit einem Navigationssystem, das einem nur dann weiter hilft, wenn es weiß, wo man sich gerade befindet“, sagt Böhme.


Die Tücken des Landeanflugs


Team der Part-Time Scientists mit dem Mond-Rover “Asimov”

Zurück zur ersten Hürde, dem Landeanflug. Einmal in der Mondumlaufbahn (Orbit) angekommen, kreist der Lander mit einer Geschwindigkeit von etwa 1,6 km pro Sekunde um den Erdtrabanten. Er benötigt damit nur knapp zwei Stunden für eine komplette Mondumrundung. "Da hat man nicht viel Zeit, sich den Mond anzuschauen", sagt Böhme. Da die PTS möglichst nahe an der Landestelle der Mondkapsel Apollo 17 landen wollen, um diese zu untersuchen, müssen zwei wesentliche Faktoren vor der Einleitung des Landemanövers stimmen: Der Lander muss sich im richtigen Orbit befinden und die korrekte Position für den Landeanflug muss sichergestellt sein. "Wenn man das Landemanöver einmal eingeleitet hat, gibt es kein Zurück", führt Böhme weiter aus.

In der Regel kennzeichnet ein so genannter Landevektor in Ellipsenform (bedingt durch den seitlichen Anflug des Landers) den groben Landepunkt. Die Ellipse ist normalerweise zirka 50 Kilometer groß. "Eine Vorgabe des Wettbewerbs und unser technisches Ziel sind es, die Ellipse so klein wie möglich zu halten. Im besten Fall wollen wir eine Punktlandung machen", sagt Böhme. Letzteres wäre der Fall, wenn es den PTS gelingt, die Landeellipse auf etwa zehn Kilometer zu beschränken. Dies ist für das Gelingen der Mission enorm wichtig, da sich der Mondrover "Asimov" aus energietechnischen Gründen nur eine begrenzte Zeit auf der Mondoberfläche fortbewegen kann. Würde der Lander zum Beispiel 50 Kilometer vom Apollo-17-Landepunkt entfernt aufsetzen, könnte Asimov diese Strecke unter Umständen nicht zurücklegen, denn Strahlung, Hitze und Kälte beeinflussen die Reichweite des Rovers.


Das Verfahren „Punktlandung"


Mond-Rover “Asimov” der Part-Time Scientists

Die PTS haben sich für ihre geplante Punktlandung auf dem Mond eine eigene Lösung ausgedacht: Für die Bestimmung der Position des Landers im Orbit kombinieren die Wissenschaftler vorhandenes Kartenmaterial des Mondes (DTM = Detailed Terrain Map) mit Live-Kameraaufnahmen des Landers, die dieser erzeugt, während er um den Mond kreist. Technisch funktioniert dies per Schwarz-Weiß-Abgleich anhand der Mondschatten, die Berge und Krater auf die Mondoberfläche werfen.

An dieser Stelle kommt der Grafikprozessoren-Entwickler NVIDIA ins Spiel. Um die Live-Bilder mit den DTM-Offline-Karten abzugleichen, müssen enorme Datenmengen berechnet werden. Dieses "Matching" muss in Echtzeit passieren und sogar im Voraus. Das heißt, die Workstations2 auf der Erde müssen nicht nur die aktuellen, sondern auch die Positionen der nächsten Minuten des Landers berechnen. Die Bewältigung dieses Rechenbergs übernehmen professionelle Tesla-GPUs von NVIDIA, die im Gegensatz zu herkömmlichen CPUs viele Berechnungen parallel durchführen können, da sich in einer einzelnen GPU hunderte Prozessorkerne befinden. Dabei läuft der sequenzielle Teil einer Anwendung weiterhin auf der CPU, während der Grafikprozessor die Ausführung des rechenintensiveren Teils der Anwendung beschleunigt. Durch die parallele Berechnung vieler Threads ist GPU-Computing nicht nur deutlich schneller, sondern auch gleichzeitig energieeffizienter und somit günstiger als CPU-Computing. Durch diese Eigenschaften eignet sich GPU-Computing besonders für High-Performance-Computing-Anwendungen. NVIDIA ist auf diesem Gebiet weltweiter Marktführer und treibt die GPU-Computing-Technologie massiv voran.

"Durch die Echtzeitberechnung der Orbitposition des Landers können wir sekundengenau vorhersagen, zu welchem Zeitpunkt das Landemanöver eingeleitet werden muss, um an einer bestimmten Stelle auf dem Mond aufzusetzen", sagt Böhme.


3D-Simulation der Mondoberfläche in Echtzeit


Mond-Rover “Asimov” der Part-Time Scientists

Nach erfolgreicher Landung taucht die zweite große Problematik für die PTS auf: Zwar verfügt Asimov über Kameras, eine genaue Karte der Umgebung fehlt aber. Dies ist für die Steuerung des Rovers nicht optimal, da man nicht genau weiß, wo man hinfahren soll. Die PTS lösen dieses Problem, indem sie die Kamerabilder von Asimov erneut mit dem vorhanden Kartenmaterial des Mondes abgleichen. Auf diese Weise entsteht eine dreidimensionale Simulation der Mondoberfläche, die nahezu der Realität entspricht.

„Stellen Sie sich einmal vor: Sie befinden sich auf einem fremden Planeten und können hinter einen Hügel schauen, ohne mit dem Mondfahrzeug dort hinzufahren“, sagt Böhme. Die Informationen über die Umgebungsdetails helfen also dabei, den Rover dorthin zu manövrieren, wo es Sinn macht, zumal wenn man die Kommunikationsverbindungen des Rovers aufrechtzuerhalten möchte. Denn: Das Mondgestein Regolith hat eine stark dämpfende Wirkung auf Funkwellen. Je mehr Masse an Regolith zwischen Rover und Lander liegt, desto schlechter die Verbindung. Auch Höhenunterschiede sind ausschlaggebend. Die 3D-Simulationssoftware ermöglicht es, optisch Bereiche hervorzuheben, zum Beispiel Vertiefungen, die die Kommunikation stören. Dieses Bild wird in Echtzeit über das Live-Kamerabild des Rovers Asimov gelegt und der Operator sieht sofort, wo er lieber nicht hinsteuert.

Darüber hinaus wird im Rahmen der Technologiepartnerschaft zwischen dem Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt, Institut für Robotik und Mechatronik (DLR-RMC) und den Part-Time Scientists erstmals ein autonomes Navigationssystem für einen Rover zum Einsatz kommen, das mehrere Bilder pro Sekunde verarbeiten kann und es ihm ermöglicht, als erster Rover autonom auf dem Mond zu navigieren. Der mit einer Stereokamera ausgestattete Asimov wird in der Lage sein, seine Eigenbewegung zu berechnen, ein 2,5-dimensionales Umweltmodell zu erzeugen, das Gelände zu bewerten und einen kollisionsfreien Weg zu ermitteln – alles in Echtzeit. „Da es auf dem Mond bekanntlich kein GPS gibt, ist es wichtig, dass Asimov sich selbständig orientieren und unbekanntes Terrain sicher erkunden kann“, sagt Böhme.


Software in Eigenregie


Die PTS setzen keine Simulationssoftware von der Stange ein. Ein Programm mit den erforderlichen Funktionen gibt es schlichtweg nicht. Stattdessen haben die Wissenschaftler eine eigene Simulationssoftware entwickelt, die die Rechenkraft der Tesla-Grafikprozessoren optimal ausnutzt und dadurch die Echtzeitberechnungen durchführen kann. Durch NVIDIAs spezielle Entwicklungsumgebung CUDA lassen sich entsprechende Programme ohne größeren Aufwand programmieren oder auch bereits bestehende Applikationen für die Berechnung auf Grafikprozessoren anpassen. „Eine für unsere CUDA-Grafikprozessoren programmierte Software kann Rechenaufgaben um mehrere Faktorpunkte schneller berechnen als eine Anwendung, die nur mit CPUs zusammenarbeitet – oftmals mehr als zehnmal so schnell“, sagt Lutz Eigenfeld, Sales Manager Professional Solutions bei NVIDIA. Robert Böhme verdeutlicht das anhand der PTS-Situation: „Wenn man ein hochauflösendes 3D-Modell eines DTM-Kartenausschnitts dreidimensional rendern möchte, benötigt man mit Hochleistungs-CPUs fünf bis acht Rechentage. Und dann bekommt man als Ergebnis lediglich eine statische Szene, welche nur aus zwei Winkelperspektiven betrachtet werden kann. Im Vergleich dazu berechnet unsere GPU-Lösung die virtuellen Karten in Echtzeit und die Betrachtungsperspektive ist frei wählbar.“

Die so entstandene individuelle Software der PTS lädt eine Höhen-Karte aus dem DTM-Material und generiert daraus ein dreidimensionales Oberflächenmodell. Danach kombiniert das Programm die Höhendaten mit einer für den Mond ausgelegten Physik-Engine und integriert anschließend 3D-Modelle des Rovers in die Simulation. Die virtuelle Karte ist fertig.

Die Zusammenarbeit der PTS mit NVIDIA und die damit verbundene GPU-Computing-Technologie schafft die Grundlage für neue, computergestützte Manöver und Vorgehensweisen, die bisher aufgrund ihrer Rechenintensitäten und sehr hoher Kosten nur schwer zu realisieren waren. Spätestens im Jahr 2015 sollte nach erfolgreicher Mission der PTS der Beweis dafür erbracht sein.



Bildrechte
Alle Bilder sind © Part-Time Scientists/Alex Adler

Über den Google Lunar X PRIZE (GLXP)
Der Google Lunar X PRIZE ist ein 2007 von der X PRIZE Foundation ins Leben gerufener Wettbewerb, der mit insgesamt 30 Millionen US-Dollar dotiert ist. Ziel ist die Durchführung einer zu neunzig Prozent privat finanzierten Mondmission. Im Wettbewerb vertreten sind 25 Teams aus 17 Ländern. Der Hauptpreis von 20 Millionen US-Dollar wird an das Team ausgeschüttet, das die Vorgaben des GLXP bis spätestens 31. Dezember 2015 erfüllt hat. Sollte zuvor eine ähnliche Mission von einer staatlichen Institution durchgeführt werden, sinkt das Preisgeld auf 15 Millionen US-Dollar. Mit der Auslobung fördert Google die private Erschließung des Weltraums sowie die Entwicklung neuer, kostengünstiger Lösungen für die Raumfahrt.

Über NVIDIA CUDA
CUDA ist NVIDIAs parallele Computing-Architektur, die einen dramatischen Anstieg der Rechenleistung unter dem Einsatz von GPUs ermöglicht. NVIDIA-CUDA-GPUs unterstützen sämtliche GPU-Programmierungs-Modelle, APIs und Sprachen, darunter CUDA C/C++/Fortran, OpenCL, DirectCompute und das kürzlich vorgestellte Microsoft C++ AMP. Über 500 Universitäten weltweit haben die CUDA-Programmierung bereits in ihre Lehrpläne aufgenommen. Weitere Informationen zur NVIDIAs CUDA-Technologie finden Sie auf der CUDA-Website.

1 Als Lander bezeichnet man die Landefähre, die auf einem fremden Planeten aufsetzt.
2 Als Workstation bezeichnet man leistungsfähige Computer, die für besonders rechenintensive Aufgaben genutzt werden.