論文の概要: A Practical Framework of Key Performance Indicators for Multi-Robot Lunar and Planetary Field Tests
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.20529v2
- Date: Fri, 30 Jan 2026 14:02:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.977769
- Title: A Practical Framework of Key Performance Indicators for Multi-Robot Lunar and Planetary Field Tests
- Title（参考訳）: マルチロボットルナーとプラネタリーフィールドテストのためのキーパフォーマンス指標の実践的枠組み
- Authors: Julia Richter, David Oberacker, Gabriela Ligeza, Valentin T. Bickel, Philip Arm, William Talbot, Marvin Grosse Besselmann, Florian Kehl, Tristan Schnell, Hendrik Kolvenbach, Rüdiger Dillmann, Arne Roennau, Marco Hutter,
- Abstract要約: 本研究では,月面上の重要な資源に対するロボット探査を評価するための枠組みを提案する。
本フレームワークは, 効率性, 堅牢性, 精度のシナリオ依存的優先順位を重視し, 現場展開における実用性を重視した設計である。
全体として、本フレームワークは、マルチロボットフィールド試行の一貫性のある目標指向比較を可能にする共通の評価基準として提案されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.938030049868692
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Robotic prospecting for critical resources on the Moon, such as ilmenite, rare earth elements, and water ice, requires robust exploration methods given the diverse terrain and harsh environmental conditions. Although numerous analog field trials address these goals, comparing their results remains challenging because of differences in robot platforms and experimental setups. These missions typically assess performance using selected, scenario-specific engineering metrics that fail to establish a clear link between field performance and science-driven objectives. In this paper, we address this gap by deriving a structured framework of KPI from three realistic multi-robot lunar scenarios reflecting scientific objectives and operational constraints. Our framework emphasizes scenario-dependent priorities in efficiency, robustness, and precision, and is explicitly designed for practical applicability in field deployments. We validated the framework in a multi-robot field test and found it practical and easy to apply for efficiency- and robustness-related KPI, whereas precision-oriented KPI require reliable ground-truth data that is not always feasible to obtain in outdoor analog environments. Overall, we propose this framework as a common evaluation standard enabling consistent, goal-oriented comparison of multi-robot field trials and supporting systematic development of robotic systems for future planetary exploration.
- Abstract（参考訳）: 月面上の重要な資源(イルメナイト、希土類元素、水氷など)の探査には、多様な地形と厳しい環境条件を考慮し、堅牢な探査方法が必要である。
多くのアナログフィールド試験はこれらの目標に対処するが、ロボットプラットフォームと実験装置の違いにより、それらの結果の比較は依然として困難である。
これらのミッションは、典型的には、フィールドパフォーマンスと科学駆動の目的との明確なリンクを確立するのに失敗するシナリオ固有のエンジニアリングメトリクスを使用して、パフォーマンスを評価する。
本稿では,科学的な目的と運用上の制約を反映した3つの現実的なマルチロボット月面シナリオから,KPIの構造的枠組みを導出することにより,このギャップを解消する。
本フレームワークは, 効率性, 堅牢性, 精度のシナリオ依存的優先順位を重視し, 現場展開における実用性を重視した設計である。
提案手法をマルチロボットフィールドテストで検証した結果,効率・ロバスト性関連KPIに適用するには実用的かつ容易であることが判明した。
全体として,本フレームワークは,マルチロボットフィールド試験における一貫した目標指向比較を可能にするとともに,将来の惑星探査のためのロボットシステムの体系的開発を支援するための共通評価基準として提案されている。
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