Projekt LASSIE: Laufroboter testet Marsboden in White Sands

Ein Vierbeiner als Messinstrument

LASSIE steht für „Legged Autonomous Surface Science in Analog Environments“, also autonome Oberflächenforschung mit Laufrobotern in Analoggebieten. In dem Projekt arbeiten Ingenieurinnen, Kognitionswissenschaftler, Geowissenschaftler und Planetenforscherinnen der Oregon State University, der University of Southern California (USC), der Texas A&M University, des Georgia Institute of Technology, der University of Pennsylvania, der Temple University und des Johnson Space Center der NASA zusammen. Finanziert wird es über das NASA-Programm PSTAR (Planetary Science and Technology through Analog Research) und das Mars Exploration Program.

Im Mittelpunkt steht ein hundeähnlicher, vierbeiniger Roboter. Er dient nicht nur als Transportmittel, sondern selbst als Messgerät: Über seine Beine erfasst er, wie der Boden auf jeden Fußtritt reagiert. „So wie der menschliche Fuß spürt, wie stabil der Untergrund ist, wenn sich etwas verschiebt, können Laufroboter potenziell genau dasselbe fühlen“, sagt Cristina Wilson, Robotikforscherin am College of Engineering der Oregon State University (Übersetzung aus dem Englischen). „Jeder Schritt, den der Roboter macht, liefert uns also Informationen, die seine künftige Leistung an Orten wie dem Mond oder dem Mars verbessern.“

Feifei Qian von der USC, die das Projekt leitet, beschrieb die Anforderung 2024 so: „Ein Laufroboter muss erkennen können, was passiert, wenn er mit dem Boden unter sich in Kontakt kommt, und seine Fortbewegung schnell entsprechend anpassen“ (Übersetzung aus dem Englischen).

Gipsdünen statt Marssand

Der White Sands National Park in New Mexico dient dem Team als Analoggebiet für den Mars. Im Projektbericht heißt es, das Gelände stehe für Sedimentlandschaften auf dem Mars, etwa die Ablagerungen ehemaliger Salzseen in Meridiani Planum, die der NASA-Rover Opportunity untersucht hat, und die Gipsdünen in den hohen Breiten des Mars.

Im August 2025 war das Team zum zweiten Mal dort; der erste Besuch fand 2023 statt. Zuvor hatte die Gruppe denselben Roboter 2023 und 2024 an den Hängen des Mount Hood in Oregon eingesetzt. Die vereiste Vulkanlandschaft dort gilt als Analoggebiet für den eisigen Boden in Kratern an den Mondpolen.

Die Bedingungen im Sommer 2025 waren schwierig. Weil die Höchstwerte über 100 Grad Fahrenheit (knapp 38 °C) lagen, begann das Team laut Oregon State University bei Sonnenaufgang und brach am späten Vormittag ab – wegen der Belastung für die Forschenden und für die Stromversorgung der Roboter.

Erstmals eigene Entscheidungen

Den wichtigsten Fortschritt sieht das Team bei der Autonomie. Nach Angaben der Oregon State University führten die über mehrere Jahre verbesserten Algorithmen dazu, dass der Roboter in White Sands zum ersten Mal autonom handelte und eigene Entscheidungen traf. Für einen Einsatz auf dem Mars wäre das wichtig, erklärt Wilson: Wenn Roboter und Astronaut unabhängig voneinander arbeiten können, steigt die Menge an wissenschaftlicher Arbeit, die eine Mission leisten kann.

Außerdem testete das Team verschiedene Fortbewegungsarten, zwischen denen der Roboter je nach Untergrund wechseln kann. Das könnte nach Wilsons Worten den Energieverbrauch senken. Ihr Fazit fällt nüchtern aus: „Es gibt sicherlich noch viel zu erforschen, aber dies sind wichtige Schritte, um Vierbeiner auf den Mond und den Mars zu schicken“ (Übersetzung aus dem Englischen).

Was die Auswertung zeigt

Im März 2026 hat das Team einen zusammenfassenden Bericht als Preprint auf arXiv veröffentlicht; er ist noch nicht von Fachleuten begutachtet. Darin beschreiben Wilson und 22 Mitautorinnen und Mitautoren Laborversuche und Feldeinsätze in den beiden Analoggebieten. Der Roboter wechselt dabei zwischen langsamen, präzisen Messbewegungen an den Grenzen interessanter Bodenbereiche und schnelleren Gangarten in gleichförmigem Gelände.

In einem Versuch in White Sands schlug der Roboter drei Geowissenschaftlern Messorte vor. Alle drei übernahmen mindestens einen Vorschlag; insgesamt wurden die Vorschläge in sechs von neun Runden angenommen, also zu 70 Prozent. Zugleich halten die Autoren fest, dass die Fachleute ihr Vorgehen im Laufe der Datensammlung anpassten – was ein starres Algorithmusmodell nicht abbildet.

Ebenfalls im März 2026 stellte Ian Rankin von der Oregon State University Ergebnisse des Feldeinsatzes vom August 2025 auf der Konferenz Human-Robot Interaction in Edinburgh vor. Laut dem Fachmagazin Aerospace America der AIAA kamen Forschende und Roboter gemeinsam zu besseren Einschätzungen der Bodeneigenschaften als jeder für sich.