一种深空探测自主任务规划约束推理的自动编码方法技术

本发明专利技术公开的一种深空探测自主任务规划约束推理的自动编码方法，属于航天深空探测技术领域。本发明专利技术在建立深空探测器系统模型文件基础上，分析模型特点，将多种谓词类型统一转化为二元谓词，并提取谓词中的变量构成待选变量集；将动作中的变量与待选变量集匹配筛选，建立描述该动作的表约束的表头，考察该动作的因果关系，将表头中不变变量合并；通过将表头实例化，完成该动作表约束的构建；将所有动作转化表约束，实现将深空探测器系统模型自动编码为约束形式，用于约束推理。本发明专利技术能够克服现有深空任务模型中动作关系复杂，手动编码工作量大，信息输入输出不方便，后期难以移植维护等缺点，提高深空探测器自主任务规划的效率，满足实时性要求。

An automatic coding method for constrained reasoning of Autonomous Task Planning in deep space detection

The invention discloses an automatic coding method for deep space exploration Autonomous Task Planning constraint reasoning, which belongs to the space deep space exploration technology field. The present invention in the establishment of deep space file detector system model based on the analysis of the characteristics of the model, the various types of predicate into the unified two yuan predicate, and extract the predicate variables in a selected set of variables; action variables in the selected set of variables and matching established table constraint the action of the header, investigation the causal relationship between the action, the header with the invariant variables; header instantiation, complete the construction of the action table constraint; all actions conversion table constraint, the deep space probe system model for automatic encoding constraints, for constraint reasoning. The invention can overcome the shortcomings of the existing deep space task models, such as complex action relationship, large workload of manual coding, inconvenient input and output of information, and difficult transplantation and maintenance at later stage, so as to improve the efficiency of autonomous mission planning for deep space explorers and meet real-time requirements.

【技术实现步骤摘要】
一种深空探测自主任务规划约束推理的自动编码方法
本专利技术涉及一种深空探测自主任务规划约束推理的自动编码方法，属于航天深空探测

技术介绍
在深空环境下，深空探测器根据空间环境的感知和认识及深空探测器本身的能力和状态，利用计算机软件技术、人工智能技术等，依据一段时间内的任务目标，对若干可供选择的动作及所提供的资源约束施行推理，自动地生成一组时间有序动作序列，称一个“规划”(plan)，该规划一旦执行，便可以将探测器的状态成功转移到期望的目标状态。目前NASA，ESA已经将自主规划技术成功的应用于深空探测器探测任务中。但是由于近年来深空探测任务飞行距离越来越远，星上负载越发复杂，负载之间的复杂约束关系以及超远距离探测所带来的新的通信、能源约束为深空探测自主规划技术带来了新的挑战。规划中的约束处理技术逐渐成为规划研究中的热点。约束可满足技术(CSP)作为人工智能领域中另一条处理约束的主要途径，因具有剪枝能力强、处理效率高、能够解决复杂问题等特点在日常生产生活中都具有广泛的应用。采用约束可满足技能解决规划问题也进行一定的探索，例如MCCooper,MdeRoquemaurel等人对本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种深空探测自主任务规划约束推理的自动编码方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1，建立深空探测器系统模型文件；深空探测器系统模型文件包含领域文件和问题文件两部分，领域文件用于声明深空探测器系统模型SYS中的m个动作：SYS＝{var1,var2,...vari,...varm},1≤i≤m其中vari＝<name，prei，effi>vari代表深空探测器系统中第i个动作，name代表该动作的标号，prei和effi分别代表该动作的前提条件和后续状态；领域文件中同时用于声明支持动作声明的一元及二元逻辑谓词，符号表示为(MonPre，？x)或(BiPre，？x，？y)；其中MonPr...

【技术特征摘要】
1.一种深空探测自主任务规划约束推理的自动编码方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1，建立深空探测器系统模型文件；深空探测器系统模型文件包含领域文件和问题文件两部分，领域文件用于声明深空探测器系统模型SYS中的m个动作：SYS＝{var1,var2,...vari,...varm},1≤i≤m其中vari＝<name，prei，effi>vari代表深空探测器系统中第i个动作，name代表该动作的标号，prei和effi分别代表该动作的前提条件和后续状态；领域文件中同时用于声明支持动作声明的一元及二元逻辑谓词，符号表示为(MonPre，？x)或(BiPre，？x，？y)；其中MonPre，BiPre分别代表一元谓词与二元谓词，？x和？y代表可执行动作的活动单元；所述的问题文件用于声明深空探测自主任务规划问题的初始状态、目标状态以及各状态的所有取值；步骤2，对模型文件进行预处理，将一元逻辑谓词统一转化为二元谓词；(MonPre，？x)→(IsMonPre，？x，BOOL)建立谓词集合PreList＝{precdicate1，precdicate2，...，precdicatei，...，precdicaten}，其中precdicatei代表模型文件中的第i个谓词；步骤3，根据步骤2生成的模型文件，记录规划中的动作，并将所述的动作压入约束链表Conlist；ConList＝(name1，name2，...，namem)步骤4，根据步骤2生成的模型文件，提取约束可满足中所需要的变量；建立变量集VarSet，并将谓词集合PreList中每个谓词中活动单元压入变量集VarSet，作为后续约束处理的待选变量；步骤5，当约束链表ConList不为空时，随即选取表中动作namei，ConList＝ConList-namei,并为该动作生成表约束的表头；记录动作namei中的活动单元，并检查该活动单元是否属于变量集VarSet；如不满足，跳至下一活动单元，如满足，记录该单元为变量；直至所有活动单元检查完毕，将所有标记为变量的活动单元生成表头如下表：其中变量上标t代表该变量处于动作的前提条件阶段，上标t+1代表该变量处于动作的后续状态阶段；步骤6，根据动作的因果关系，记录表约束中变量的变化情况，并将...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜啸，徐瑞，崔平远，朱圣英，高艾，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：北京,11