火の鳥「はやぶさ」未来編 その13 ～LSS訓練：ひと月で小惑星の特徴を把握し試料採取地点を絞り込め～／石原 他

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火の鳥「はやぶさ」未来編 その13～ LSS訓練：ひと月で小惑星の特徴を把握し試料採取地点を絞り込め～
石原 吉明 ・渡邊 誠一郎 ，田中 智 ，山口 智宏 ，三浦 昭 ，
13243
山本 幸生 ，平田 成 ，諸田 智克 ，坂谷 尚哉 ，北里 宏平 ，
5
6
松本 晃治 ，薮田 ひかる ，はやぶさ2LSSデータ解析・検討チーム，
はやぶさ2LSSデータ作成チーム
12

111（要旨）「はやぶさ 2」は，C 型小惑星リュウグウ（Ryugu）にランデブーし，母船からのリモートセンシング観測及び小型着陸機によるその場観測を行うとともに，最大 3 回の表面物質サンプリングを行うこととなっている．サンプリング地点には，リュウグウそのものや母天体，さらには太陽系形成時の惑星集積過程と物質進化について，最大の情報を得られる場所を選定する必要があるが，選定のために必要となる情報はランデブー後取得されるリモートセンシング観測の結果を待たねばならない．そのため，限られた時間の中で小惑星の特徴を把握し，安全性と科学価値の評価を行い着陸地点選定（Landing Site Selection, LSS）を行う手順を確立しておくことは必須である．本稿では，来年に迫った LSS 本番に向けて，はやぶさ 2 プロジェクトが実施した LSS 訓練について概説する．

1. はじめにライン（氷凝縮境界）付近での惑星集積過程と物質進化（特に水質変成や有機物多様化）の情報を読み出し，地小惑星探査機「はやぶさ 2」は，C 型小惑星リュウグ球への水・有機物供給に関して制約を与えることを目ウ（Ryugu）にランデブーし，母船搭載機器によるリモ的としている．この目的を達するためには，ただ闇雲ートセンシング観測（ONC，NIRS3，TIR，LIDAR），にリュウグウからサンプルを採取すれば良いというこ小型着陸機によるその場観測（MINERVA 及 びとはなく，リモートセンシング観測により取得した各MASCOT），母船のサンプラを接地（TD）させて行う

種のデータから「リュウグウ上のどの場所の物質を持表面物質サンプリング，衝突装置（SCI）と分離カメラち帰るべきか」を判断しなければならない．また，サ（DCAM3）を用いた小惑星衝突実験，さらに（可能なンプリング時の探査機の運用計画・安全性評価を行う

ら）高精度 TD による SCI 生成クレータ周辺の地下物にも，現地でのリモートセンシング観測データを用い質についてもサンプリングを行ったのち，リュウグウる必要がある．

を離脱して地球に帰還し，取得したサンプルを格納し一般に月や火星における着陸探査では，事前に取得たサンプルコンテナをリエントリーカプセルを用いてされた他ミッションによるリモートセンシング観測デ地球に送り届け，持ち帰ったサンプルの各種地上分析ータを用いて，この種の安全性評価や科学評価が，場を実施する予定である．探査機に搭載した各種のリモ合によっては数年にわたって行われた後に着陸地点がートセンシング機器のデータと地上でのリターンサン決定される．一方，「はやぶさ 2」のような小惑星探査

プルの詳細分析から，C 型小惑星がもつ太陽系スノーの場合，地上望遠鏡や宇宙望遠鏡を用いた観測データ

1. 宇宙航空研究開発機構・宇宙科学研究所
2. 名古屋大学
3. 会津大学
4. 明治大学
5. 国立天文台
6. 広島大学
ishihara.yoshiaki@jaxa.jp

は存在しても，事前にその場リモートセンシングデータが存在しないため，全てはランデブーし観測データを取得し始めてからのタスクとなる．「はやぶさ 2」の場合，リュウグウの近傍観測は 2018 年 7 月に開始されるが，最初のひと月余りの内に，観測運用と並行して

日本惑星科学会誌 Vol. 26, No. 4, 2017140

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B

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C.-i|wrypv

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図1： 近赤外分光計（NIRS3）によるスペクトル特徴量マップ．

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図2： 中間赤外線カメラ（TIR）による熱慣性・最高温度・代表粒径マップ．

観測に基づく安全性と科学的価値の評価を行い，1 回目の TD（TD1）候補点と MASCOT 投下候補点の選定

2. LSS訓練準備を行う必要がある．これら一連の着陸候補地点選定の過程を Landing Site Selection（LSS）と呼ぶ．このよう「はやぶさ 2」における LSS 訓練の特徴は，仮想小惑

な極めてタイトなスケジュール（評価に必要なデータ星（以下 Ryugoid）モデルを作成し，「はやぶさ 2」に搭が全てダウンリンクされ，機器チームの手元に揃って載された各種の観測装置による Ryugoid の観測で得らから結論を出すまでの猶予は数日程度！）の中で確実れた仮想データの解析という形で，LSS におけるデーに LSS プロセスを進めるため，はやぶさ 2 プロジェク

タ解析・選定プロセスをほぼ全て実施している点であトでは，データ解析のプロセスと体制の確認，作業時る． つ ま り， 我 々 は リ ュ ウ グ ウ 探 査 に 先 立 っ て間の見積もり，ツール群の I/F 確認等を目的として大Ryugoid 探査を実施し，LSS プロセスの訓練・検証を規模な LSS 訓練を 2017 年度晩春から盛夏にかけ実施行ったわけである．その為，訓練実施に先立ち，2016した．本稿では訓練の概要についてまとめる．

年 8 月より模擬データ作成チーム（LSSDP），データ解火の鳥「はやぶさ」未来編 その13 ～LSS訓練：ひと月で小惑星の特徴を把握し試料採取地点を絞り込め～／石原 他

Zone B

141

図4： システム側解析による安全スコアと候補領域．

内部にD>3mのボルダなし
図3： 光学航法カメラ（ONC）による安全性（ボルダー数）調査の例．
この例では楕円で囲われた白くスムースなクレータ様の地域（Zone Bに相当）に直径3mを超えるボルダーはないと評価された．

3. LSS訓練の経過
訓練では，LSSDP チームにより作成された各種の模擬観測データ（ダウンリンクされた生データ相当）が提供され，LSSAA チームは設定された期日までに予析・検討チーム（LSSAA）に別れ，訓練本番に向けて定の LSS プロダクト群を作成・解釈し候補地点を選定の準備が開始された．

するという形で行われた．なお本番ではおよそひと月LSSDP チームは約 3.69 億ポリゴンから成る非常にの間に行うことになる作業を，訓練では約 3 倍に引き高精細な形状モデルを作成し，その上に仮想形成史コ伸ばして実施した．そのため，フォーマットを定めたンテキスト（母天体での水質変性・熱変性，さらには一次報告書という形で記録に残し，プロダクト作成の母天体の破壊と再集積による Ryugoid 形成など）と隕

実作業に要した時間や人的リソースの把握を行なった．

石分光データに基づく地質分布（粒径や宇宙風化の影

また毎週定例会を開いて各機器チームの解析状況の確響などは別途考慮して付与），熱物性分布，クレータ

認や発生した問題の把握・解決・スケジュール調整等やボルダーを配置した Ryugoid を作成した．さらにそを行い，当初 LSS プロダクトとしては定義されていなれを「はやぶさ 2」搭載の観測装置で観測した場合の模かったプロダクトの作成についても，必要であれば対擬観測データを作成するツール群を準備した．

応するという対処を行なった．

LSSAA チームでは，科学評価に必要な項目を網羅

LSSDP から提供される模擬観測データは，実際の「はすべく LSS で使用するデータプロダクト（LSS プロダ

やぶさ 2」のリュウグウ近接運用時の観測を模擬し，クト）と科学評価フローを定義し，作成ツールの開発・

・高度～20 km 付近に設置された Box A からの観測パイプライン化，依存関係のあるプロダクト間での I/・高度 5 － 7 km に設置された Box C からの観測F 確認，作業体制と手順の確認などを進めるとともに，・高度 5 km 付近に精密軌道制御された探査機からの各機器チームの作成する LSS プロダクトのチーム内共中高度観測

有・交換に用いる専用データディレクトリ等のインフの 3 種類の観測が設定され，実際のサイエンス観測運ラを作成した．

用のタイムラインと同様に作成された各観測機器の観測シーケンスに基づいて観測データが作成された．また探査機の位置・姿勢等についても，想定される誤差が付与されたのち LSSAA へ提供された．

700nm abs.

mean

ZoneA
ZoneB

0.0277 0.0046

ZoneC-0.0131

ZoneD

0.01500.0053 0.0139

142 ZoneD'-0.0024

ZoneE

0.01060.0089 0.0161

mean

std

mean

-62.53

2.77

1.707

-62.39-49.07-15.91-27.74-18.75

9.62

12.16
13.59

0.046

1.767

0.132

std

mean

std

std

0.0246

0.0

0.199

0.146

0.01420.00.015 -0.0327

0.088

0.068

mean

0.087 0.0214 0.0242

0.00600.0606 0.0264

0.114

0.0058 0.0317

Vol. 0.0057
26, No. 4, 20170.053 日本惑星科学会誌
0.154
0.056
0.0185

0.064

0.122

0.0083 0.0379

0.02650.02630.01800.0274

0.0

0.0

0.0

0.0

D20.000

EDC-0.010

B

0.030
0.020

A0.010A0.010-0.030
0.010

0.020

D2C

390nm ref.

0.040

-0.030
-80.0

0.030

BE

A

-0.010

E

0.010
0.000

C-0.030
0.020

D

0.040

0.050

-0.030

着陸候
特徴量

再処理

D’
C

-0.020

0.030

0.0A

-0.010-0.020-20.0

B0.020

D2 D

0.000

-40.0

sw index

0.030

700nm abs.

0.020

-60.0（d）0.040

0.030

D0.000-0.0200.010

E-0.010-0.020

1.0

1.2

1.4

550nm ref.

1.6

1.8

2.0uv slope

図5： TD1候補ゾーンのONC各種評価指標の比較：縦軸は共通で700 nmの吸収深さ（深い方が正）横軸は（a）390 nm絶対反射率，（b 宇宙風化度指標（注：隕石サブタイプが違う場合，この指標での比較は困難），（c）550 nm絶対反射率，（d）紫外領域勾配．

表1： TD1ゾーンの科学評価と順位．
Meteorite
group

High aqueousalteration

Low thernal
alteration

Low space
weathering

High total
CarbonHigh IOM
contents

Low Boulder
densityZone A

CM+dehydrated○ (high T)

◎○

△

○

×

Zone BCM◎ (high T)

◎◎

△△

◎

Zone C

CI○ (low T)

○△?

◎○

×

Zone Ddehydrated CM?

×××

△

○×

Zone D2

dehydrated CM?

×××?

××?

◎◎

○

Zone E

dehydrated CM?

Potential LS

390nm_ref

0.089

0.364

0.051

1.109

B

0.020

700nm abs.

0.013

1.216

15.58

mean

px

0.040

0.030

（c）

std

1.456

1.093

10.73

slope (390-950)

（b）

0.040

700nm abs.

uv_slope

700nm abs.

（a）

std

0.0190 0.0100

sw_index×××△○×

3 µm absorption
0.7 µm absorption

3 µm abs depth

SW index

A _390 nm

A _550 nm

Boulder (D > 0. m)
number within the50 m radius◎：strong abs○：weaker abs
×：no abs◎：few○：weak◎：strong abs○：weak abs△：normal×：no abs◎：very low○：low△：high◎：very low○：low△：high◎：< 500○：500–10000△：> 10000

Total
evaluation
st1 candidaterd

3 candidatend

2 candidate

火の鳥「はやぶさ」未来編 その13 ～LSS訓練：ひと月で小惑星の特徴を把握し試料採取地点を絞り込め～／石原 他

143LSSAA チームは，これらの LSSDP から提供された

今回の LSS 訓練を行わずに来年の LSS 本番を迎えてい模擬観測データを事前に準備した解析ツールを用いてたら，今回 LSS 訓練で遭遇したツールや解析法の不具

解 析 し， 形 状・ 自 転 軸・ 自 転 周 期 を 始 め と す る合に初めて遭遇した可能性が高く，その事態を想像す

Ryugoid の基礎的な情報を始めとして，多様な LSS プ

ると肝が冷える思いである．

ロダクト群（例えば図 1，図 2 など）を作成し，Ryugoid

最後に，「はやぶさ 2」に続いて，火星衛星サンプル表層物質の同定並びにボルダー密度調査等の安全評価リターン計画（MMX）では火星衛星フォボスからのサ（図 3）を実施した．さらには LSS データから読み取れンプルリターンが計画されている．フォボスは NASA

る Ryugoid の進化の推定を行い，LSS 本番と同様にサや ESA の火星周回探査機により撮像されたデータがンプリング候補地点及び評価結果を英文で科学評価書あるため，「はやぶさ 2」程は事前情報がない中で短時としてまとめプロジェクトに提出している．今回の訓間でのサンプリングサイト決定を求められるわけでは

練では，システム側の運用安全評価の結果残った 6 候

ない，しかし解析ツール群への習熟や体制の確認など補地点（図 4）ついて ONC 評価批評（図 5）などをもとにを含め，今回「はやぶさ 2」で行ったような LSS 訓練を科学面の評価を行なった結果，Zone B が第一候補と実施し，実運用・解析・各種判断への備えを万全とすなった（表 1）．

ることが望ましいだろう．

4. 訓練の効果（まとめにかえて．
．．）

参考文献

本稿を執筆している時点で LSS 訓練の主要部分は終了し，LSSDP チームから提供された Ryugoid の真値と LSSAA チームの解析結果を比較しての精度検証や，訓練で把握されたデータ解析ツールの問題点等の対処を各チームで進めている．
例えば小惑星の自転軸・自転周期や探査機の精密な軌道は，形状モデルチームが ONC 画像から小惑星形
状 を 復 元 す る ツ ー ル と し て 使 用 す る SPC（stereophotoclionometrey）[1] により同時推定される想定であったが，LSS 訓練中の作業では想定された精度で推定出来ていないことが明らかとなった．これはツールの使い方の習熟が足りなかったためであったことがわ
かり，ツール開発元に問い合わせて問題解決を図っている．また，本訓練を通じて SPC 処理で十分な精度の探査機精密軌道が得られなかった場合の対策が講じられ，LSS 本番に向けてのデータ処理のロバストネスが向上した．さらに，ツールへの習熟不足だけでなく，短時間で簡便にデータ処理を行う必要があるために採用された解析法自身の限界が訓練で明らかとなった点も複数あり，これらについては LSS の限られた時間内でより精度の出る解析を行うべく手法の見直しを進めている．
これらは実際に Ryugoid という模擬小惑星を作成し，擬似的な小惑星探査を実施するという大規模な LSS 訓練を行ったからこそ事前に把握出来た点である．もし，[1] Gaskell, R. W. et al., 2008, Meteoritics and Planetary
Science 43, 1049.