[发明专利]一种通用的航天器启发式时态规划建模、求解方法

说明书

本发明提出一种通用的航天器启发式时态规划建模、求解方法，其特征在于：充分结合航天工程任务特点和实际需求，提出一种航天器领域通用模型及其数学表达，采用时态网络结构图表示航天器巡视探测状态转移的时间约束和能源约束，采用前向剪枝策略对网络结构图进行约束传播和问题求解，设计实现了一种基于最大时间跨度的启发式控制函数进行问题松弛，以提高求解效率。该方法所构建的领域模型表达更加完整，采用的时态网络结构图技术降低了规划求解计算的复杂度，且极大的简化了算法设计的复杂度。

技术领域：

本发明涉及人工智能任务规划技术在航天工程领域中的应用，具体地涉及一种可适用于所有航天器任务规划建模、求解的方法。

技术背景：

任务智能规划技术是通过对一个现实问题进行领域建模，获得完备的问题集合，分析约束条件将实际问题转化为约束可满足问题进行求解，支持并行任务在动作序列中进行交叉安排，在规划调度系统、时态数据库系统、常识推理、自然语言处理等领域获得广泛应用，并且提出了多种形式化描述和推理时间约束的方法。一个完整的任务智能规划过程包括领域建模、约束表示、问题求解3个过程。应用到航天工程领域，任务规划技术面临的困境包括：

(1)以规划领域定义语言(PDDL，Planning Domain Definition Language)为代表的形式化描述语言，在强约束的基础上要求外部世界是完全可观察的、动作不带有持续时间等。从数学的角度看，这种描述能够帮助人们更好的理解规划的表示和特点。但是，经典规划对现实世界问题的限制过强，具体到航天工程任务中，上述的约束大多数是不成立的。例如，涉及数值变量的问题状态空间通常是无限的；外部世界的信息可能是无法观察的；当动作无法给出确定效果时，状态转移的结果可能是随机的；外部事件可能受到偶然事件的影响；工程任务中的很多问题都不要求系统到达某一个目标状态后立即停止运转，而是循环执行一段动作序列，或要求在行动过程中避开某些特殊的状态；航天器运动过程中允许动作的并发执行，规划解的形式并不局限于线性的动作序列，而是带有持续时间的动作集合。

(2)对时间和资源约束的求解需要使用时态规划技术，后者将图论中约束处理问题的思想引入约束满足问题的求解中，对具有时间知识和时间约束关系的系统进行描述和推理的有效方式和手段。最近几年在规划调度系统、时态数据库系统、常识推理、自然语言处理等领域获得广泛应用，并且提出了多种形式化描述和推理时间约束的方法，包括Allen的时间区间代数方法、Vilain和Kautz的时间点代数方法、Malik和Binford的线性不等式组方法、Dean和McDermott的时间图方法以及Dechter和Meiri提出的时间约束网络方法等。针对每一种不同的描述方法，都存在相应的一些约束传播方法来支持。动态求解的方法计算复杂度高且对计算资源需求量大，在结果中会输出很多无关动作的计划。而在工程任务中一般会以实施方案的方式，明确航天器的初始状态和动作效果，状态转移的条件和后果是可以进行逻辑推理的，而不需要在求解过程中对所有分支进行状态空间搜索。

(3)几个常见的时态规划器都支持对时态和资源约束的求解，包括，TLPlan提出了支持前向状态空间搜索并发操作的算法，求解速度很快，但是需要手工编码领域特定的控制规则，编程难度高。Zeno是一类偏序规划器，支持对结果进行量化评估，但是求解过程缺乏启发式控制，系统架构适用性较差。HSTS应用与NASA的“深空1号”，使用逐级分解和重复修补的方法，支持丰富的资源描述和时间约束处理，但是需要用专业领域知识来指导搜索，导致系统非常复杂，规划代价较大。

发明内容

鉴于上述技术问题，本发明提供了一种通用的航天器启发式时态规划建模、求解方法，充分结合航天工程任务特点和实际需求，提出一种航天器领域通用模型及其数学表达，采用时态网络结构图表示航天器巡视探测状态转移的时间约束和能源约束，采用前向剪枝策略对网络结构图进行约束传播和问题求解，设计实现了一种基于最大时间跨度的启发式控制函数进行问题松弛，以提高求解效率。该方法的特点在于：