НАСА и HeroX объявили конкурс на создание колёс для луноходов: победители получат по $150 000

Командир «Аполлона-15» Дэвид Скотт управляет луноходом на поверхности Луны в 1971 году. (Изображение: NASA)

НАСА и краудсорсинговая платформа HeroX объявили конкурс Rock and Roll Challenge на разработку лучшего колеса для лунохода. Авторы самых перспективных и инновационных конструкций, соответствующих техническим требованиям, получат призы в размере до $150 тыс.

В рамках программы «Артемида» НАСА планирует длительные миссии на Луне, поэтому ищет инновационные материалы и механические конструкции, которые обеспечат надёжную транспортировку грузов по сложной поверхности Луны. НАСА приглашает инженеров и новаторов со всего мира разработать лёгкую, гибкую и долговечную систему колёс и шин, способную выдерживать суровые условия лунного ландшафта с его экстремальными температурами, кратерами, валунами, крутыми склонами и реголитом.

«Жёсткие колёса подходят для медленного и осторожного движения, но на высоких скоростях они с трудом поглощают удары при преодолении препятствий. НАСА ищет новые концепции колёс, которые сочетали бы в себе малую массу, амортизацию и долгий срок службы в суровых условиях Луны», — говорится на странице конкурса на HeroX.

С осени этого года участники смогут представить подробные концепции колёс, отвечающих строгим критериям. В заявках должны быть указаны приоритетные характеристики: долговечность, гибкость, малая масса, устойчивость к проникновению лунной пыли, а также обеспечение длительного срока службы при минимальном техническом обслуживании.

В следующем году финалисты продемонстрируют свои разработки в условиях, имитирующих лунную среду. Прототипы будут установлены на наземном испытательном модуле NASA MicroChariot (MCGTU) и протестированы на скорости до 24 км/ч. Победители смогут внедрить свои инновации в будущие луноходы или повлиять на разработки, которые будут использоваться на Марсе и за его пределами.

Ранее учёные обучили ИИ находить подземные ходы на Луне: международная группа исследователей приспособила алгоритмы машинного обучения для более эффективного определения ям и провалов. Это исследование может помочь учёным разработать новые методы определения ключевых особенностей поверхности планетарных тел.

Источник: habr.com

0 0 голоса
Рейтинг новости
1
0
Подписаться
Уведомить о
0 комментариев
Межтекстовые Отзывы
Посмотреть все комментарии