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基于状态转移图的启发式深空探测器任务规划方法

金颢,徐瑞,崔平远,朱圣英

文章导航> 深空探测学报(中英文）> 2019> 6(4): 364-368

金颢, 徐瑞, 崔平远, 朱圣英. 基于状态转移图的启发式深空探测器任务规划方法[J]. 深空探测学报(中英文）, 2019, 6(4): 364-368. doi: 10.15982/j.issn.2095-7777.2019.04.008

引用本文:

金颢, 徐瑞, 崔平远, 朱圣英. 基于状态转移图的启发式深空探测器任务规划方法[J]. 深空探测学报(中英文）, 2019, 6(4): 364-368.doi:10.15982/j.issn.2095-7777.2019.04.008

JIN Hao, XU Rui, CUI Pingyuan, ZHU Shengying. Heuristic Search Based on State Transition Graphs for Deep Space Task Planning[J]. Journal of Deep Space Exploration, 2019, 6(4): 364-368. doi: 10.15982/j.issn.2095-7777.2019.04.008

Citation:

JIN Hao, XU Rui, CUI Pingyuan, ZHU Shengying. Heuristic Search Based on State Transition Graphs for Deep Space Task Planning[J].Journal of Deep Space Exploration, 2019, 6(4): 364-368.doi:10.15982/j.issn.2095-7777.2019.04.008

基于状态转移图的启发式深空探测器任务规划方法

doi:10.15982/j.issn.2095-7777.2019.04.008

bob手机在线登陆深空探测技术研究所, 北京 100081;深空自主导航与控制工业和信息化部重点实验室, 北京 100081

基金项目:民用航天资助项目（MYHT201705）

Heuristic Search Based on State Transition Graphs for Deep Space Task Planning

Institute of Deep Space Exploration, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China;Key Laboratory of Autonomous Navigation and Control for Deep Space Exploration, Ministry of Industry and Information Technology, Beijing 100081, China

摘要:针对深空探测器复杂系统并行及约束耦合等特点，在时间线描述框架的基础上，引入了状态转移图结构。通过分析探测器任务规划中的耦合约束关系，设计了转移图代价计算方法，并提出了基于状态转移图的启发式任务规划算法。利用转移图设计启发式对无关节点进行剪枝，削减了搜索空间，加速了搜索过程。数值仿真结果表明，该算法能够有效减少不必要的规划步数，提高任务规划的效率。
- 任务规划/
- 启发式搜索/
- 状态转移图
Abstract:In view of the complex system and coupling operation constraints of deep space probes,state transition graphs are defined based on the timeline knowledge representation. With the analysis of involved constraints in task planning,the computation procedure of cost estimate for state transition is designed. In addition,the state transition graph based heuristic planning algorithm is proposed and is able to prune irrelevant search space,and accelerate the searching process. Simulation results indicate that the algorithm can reduce unnecessary planning steps and make certain improvements in planning efficiency.
- task planning/
- heuristic search/
- state transition graph

[1]	崔平远, 徐瑞, 朱圣英, 等. 深空探测器自主技术发展现状与趋势[J]. 航空学报, 2014, 35(1):13-28. CUI P Y, XU R, ZHU S Y, et al. The research status and developing tends of on-board autonomy technology for deep space explorer[J]. Acta Aeronautica ET AstronauticaSinica, 2014, 35(1):13-28.
[2]	MCINTOSH T, MULHEARN T, GIBSON C, et al. Planning for long-duration space exploration:interviews with NASA subject matter experts[J]. Acta Astronautica, 2016(129):477-487.
[3]	LIN K P, LUO Y Z, ZHANG J, et al. Space station overall mission planning using decomposition approach[J]. Aerospace Science & Technology, 2014, 33(1):26-39.
[4]	BARREIRO J, BOYCE M, DO M, et al. EUROPA:a platform for AI planning, scheduling, constraint programming, and optimization[C]//The 4th International Competition on Knowledge Engineering for Planning and Scheduling.Toronto, Canada:[s.n], 2012.
[5]	VALLAT C, ALTOBELLI N, GEIGER B, et al. The science planning process on the Rosetta mission[J]. Acta Astronautica, 2017(133):244-257.
[6]	MOUSSI A, FRONTON J F, GAUDON P, et al. The Philae lander:Science planning and operations[J]. Acta Astronautica, 2016(125):92-104.
[7]	王丹, 徐进, 陈丹.基于自主规划的载人航天器飞行程序设计[J].航天器工程, 2015, 24(1):50-55. WANG D, XU J, CHEN D. Design of flight procedure based on autonomous planning for manned spacecraft[J]. Spacecraft Engineering, 2015, 24(1):50-55
[8]	王晓晖, 李爽. 深空探测器约束简化与任务规划方法研究[J]. 宇航学报, 2016, 37(7):768-774. WANG X H, LI S. Research on constraint simplification and mission planning method for deep space explorer[J]. Acta Aeronautica ET Astronautica Sinica, 2016, 37(7):768-774.

[1]	柳景兴, 王彬, 毛维杨, 熊新.深空探测器任务规划认知图谱及多属性约束冲突检测. 深空探测学报(中英文）, 2023, 10(1): 88-96.doi:10.15982/j.issn.2096-9287.2023.20220064
[2]	彭德云, 谢剑锋, 赵凤才, 梁爽, 陈翔, 张爱成.月球采样返回飞控任务多目标协同规划设计. 深空探测学报(中英文）, 2022, 9(2): 191-201.doi:10.15982/j.issn.2096-9287.2022.20210082
[3]	张宽, 于天一, 胡晓东, 刘传凯, 李立春, 赵焕洲.月面表层无人采样控制技术. 深空探测学报(中英文）, 2022, 9(2): 173-182.doi:10.15982/j.issn.2096-9287.2022.20210052
[4]	毛维杨, 王彬, 柳景兴, 熊新.基于强化学习的深空探测器自主任务规划方法. 深空探测学报(中英文）, 2022, 9(0): 1-12.doi:10.15982/j.issn.2096-9287.2022.20220049
[5]	陈超, 徐瑞, 李朝玉.基于状态差异的火星巡视器快速任务规划修复方法. 深空探测学报(中英文）, 2021, 8(2): 124-131.doi:10.15982/j.issn.2096-9287.2021.20200075
[6]	赵宇庭, 徐瑞, 李朝玉, 朱圣英.基于动态智能体交互图的深空探测器任务规划方法. 深空探测学报(中英文）, 2021, 8(5): 519-527.doi:10.15982/j.issn.2096-9287.2021.20210020
[7]	徐瑞, 李朝玉, 朱圣英, 王棒, 梁子璇, 尚海滨.深空探测器自主规划技术研究进展. 深空探测学报(中英文）, 2021, 8(2): 111-123.doi:10.15982/j.issn.2096-9287.2021.20210039
[8]	王鑫, 赵清杰, 徐瑞.基于知识图谱的深空探测器任务规划建模. 深空探测学报(中英文）, 2021, 8(3): 315-323.doi:10.15982/j.issn.2096-9287.2021.20210030
[9]	高宇辉, 师明, 蔡敦波, 张弓.一种通用型遥操作任务智能规划方法研究. 深空探测学报(中英文）, 2021, 8(2): 140-146.doi:10.15982/j.issn.2096-9287.2021.20200071
[10]	栾恩杰.深远空连续推进动力与施图林格解的解析. 深空探测学报(中英文）, 2018, 5(4): 301-322.doi:10.15982/j.issn.2095-7777.2018.04.001
[11]	姜啸, 徐瑞, 朱圣英.基于约束可满足的深空探测任务规划方法研究. 深空探测学报(中英文）, 2018, 5(3): 262-268.doi:10.15982/j.issn.2095-7777.2018.6.008
[12]	金颢, 徐瑞, 崔平远, 朱圣英.基于扩展状态深空探测器任务规划方法. 深空探测学报(中英文）, 2018, 5(6): 569-574.doi:10.15982/j.issn.2095-7777.2018.06.010
[13]	刘卫, 钱成, 马超, 姜生元.火星车三折平展坡道转移方案及转移姿态分析. 深空探测学报(中英文）, 2017, 4(3): 287-292.doi:10.15982/j.issn.2095-7777.2017.03.014
[14]	贺波勇, 曹鹏飞, 罗亚中, 李海阳.环月轨道交会的载人登月任务轨道与窗口规划. 深空探测学报(中英文）, 2017, 4(5): 471-476.doi:10.15982/j.issn.2095-7777.2017.05.008
[15]	李群智, 贾阳, 彭松, 韩璐.月面巡视探测器任务规划顶层设计与实现. 深空探测学报(中英文）, 2017, 4(1): 58-65.doi:10.15982/j.issn.2095-7777.2017.01.009
[16]	傅惠民, 娄泰山, 肖强.火星进入段探测器自校准状态估计. 深空探测学报(中英文）, 2015, 2(3): 224-228.doi:10.15982/j.issn.2095-7777.2015.03.006
[17]	陈德相, 徐文明, 杜智远, 徐瑞.航天器任务规划中资源约束的可分配处理方法. 深空探测学报(中英文）, 2015, 2(2): 180-185.doi:10.15982/j.issn.2095-7777.2015.02.013
[18]	李朝玉, 徐瑞.一种基于时标状态的启发式航天器任务规划算法. 深空探测学报(中英文）, 2015, 2(1): 20-26.doi:10.15982/j.issn.2095-7777.2015.01.003
[19]	董元元, 崔祜涛, 田阳.基于栅格地图的火星车路径规划方法. 深空探测学报(中英文）, 2014, 1(4): 289-293.doi:10.15982/j.issn.2095-7777.2014.04.007
[20]	王琼, 于登云, 贾阳.Risk Theta*:一种基于地形危险度的任意航向路径规划算法. 深空探测学报(中英文）, 2014, 1(4): 269-274.doi:10.15982/j.issn.2095-7777.2014.04.004

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基于状态转移图的启发式深空探测器任务规划方法

doi:10.15982/j.issn.2095-7777.2019.04.008

bob手机在线登陆深空探测技术研究所, 北京 100081;深空自主导航与控制工业和信息化部重点实验室, 北京 100081

基金项目:民用航天资助项目（MYHT201705）

收稿日期:2019-03-31
修回日期:2019-06-17
刊出日期:2019-08-01

关键词:

启发式搜索/

状态转移图

摘要:针对深空探测器复杂系统并行及约束耦合等特点，在时间线描述框架的基础上，引入了状态转移图结构。通过分析探测器任务规划中的耦合约束关系，设计了转移图代价计算方法，并提出了基于状态转移图的启发式任务规划算法。利用转移图设计启发式对无关节点进行剪枝，削减了搜索空间，加速了搜索过程。数值仿真结果表明，该算法能够有效减少不必要的规划步数，提高任务规划的效率。

English Abstract

金颢, 徐瑞, 崔平远, 朱圣英. 基于状态转移图的启发式深空探测器任务规划方法[J]. 深空探测学报(中英文）, 2019, 6(4): 364-368. doi: 10.15982/j.issn.2095-7777.2019.04.008

引用本文:

金颢, 徐瑞, 崔平远, 朱圣英. 基于状态转移图的启发式深空探测器任务规划方法[J]. 深空探测学报(中英文）, 2019, 6(4): 364-368.doi:10.15982/j.issn.2095-7777.2019.04.008

JIN Hao, XU Rui, CUI Pingyuan, ZHU Shengying. Heuristic Search Based on State Transition Graphs for Deep Space Task Planning[J]. Journal of Deep Space Exploration, 2019, 6(4): 364-368. doi: 10.15982/j.issn.2095-7777.2019.04.008

Citation:

JIN Hao, XU Rui, CUI Pingyuan, ZHU Shengying. Heuristic Search Based on State Transition Graphs for Deep Space Task Planning[J].Journal of Deep Space Exploration, 2019, 6(4): 364-368.doi:10.15982/j.issn.2095-7777.2019.04.008

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