CN112241177A - 基于时间线状态路标的启发式航天器任务规划方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开的基于时间线状态路标的启发式航天器任务规划方法，属于航空航天技术领域。本发明实现方法为：根据子系统内部约束特点，综合考虑航天器结构、任务需求、设备状态和航天器能力四项因素，对航天器的构成、资源、分系统功能以及需要满足的各种约束条件进行描述。针对航天器系统约束复杂的特点，利用状态之间的约束关系建立状态评价图。同时，根据状态评价图获取状态路标集合并构建启发式信息，根据启发式排序结果引导规划搜索方向，输出最终的基于时间线状态路标的启发式航天器任务规划求解结果，即完成航天器任务规划，缩减搜索空间，提高任务规划效率，进而保证航天器任务执行的成功率。
Description
技术领域
本发明涉及一种航天器任务规划方法，特别涉及实现基于时间线状态路标的启发式航天器任务规划方法，属于航空航天技术领域。
背景技术
航天领域是二十一世纪世界技术发展的主要领域之一。由于航天任务中航天器一般距离地球远、飞行时间长、所处环境不确知等特点，导致航天器的操作和控制存在极大的挑战，例如通信的长时延问题、长期可靠性问题、实时操作问题等。
航天器在轨运行过程中，需要具备能够对一系列科学目标进行规划的能力，即根据空间环境的感知及探测器本身的能力和状态，运用智能规划技术，对若干可供选择的活动及其约束进行推理，生成一组有序的活动序列。当航天器面临执行长期任务的挑战时，复杂的外部环境会成为实现任务目标的阻碍。这些都需要可靠的自主任务规划方法，以避免在缺乏对环境充分认知的情况下做出导致任务失败的决策。
深空一号采用基于启发式调度测试系统(HSTS)，它将状态变量描述为时间线的形式，能够对明确的时间概念进行描述，并且算法使用基于约束的规划范式对问题进行求解。深空一号中搜索算法采用深度优先的搜索方式，缺少合适的搜索引导策略，会引发冗余的规划操作，大大增加搜索规划的时间，影响规划求解的效率。
火星快车任务中利用先进规划调度框架(APSI)进行任务规划，它采用基于迭代缺陷的方法，通过时间线灵活管理航天器系统知识模型，但在目标选择方面并未做深入的研究，会增加任务时间，降低规划效率。
发明内容
为解决规划操作引发的规划效率低下的问题，本发明公开的基于时间线状态路标的启发式航天器任务规划方法要解决的技术问题是：提高航天器任务规划中问题求解速度，在更短的时间内获取合理的规划解，通过提高规划效率保证航天器任务执行的成功率。
本发明的目的是通过下述技术方案实现的。
本发明公开的基于时间线状态路标的启发式航天器任务规划方法，根据子系统内部约束特点，综合考虑航天器结构、任务需求、设备状态和航天器能力四项因素，对航天器的构成、资源、分系统功能以及需要满足的各种约束条件进行描述。针对航天器系统约束复杂的特点，利用状态之间的约束关系建立状态评价图。同时，根据状态评价图获取状态路标集合并构建启发式信息，根据启发式排序结果引导规划搜索方向，输出最终的基于时间线状态路标的启发式航天器任务规划求解结果，即完成航天器任务规划，缩减搜索空间，提高任务规划效率，进而保证航天器任务执行的成功率。
所述的状态评价图指将模型中状态之间的约束关系通过图的形式进行表示。状态评价图是带有权值的有向图，节点表示各子系统内部的状态，边连接两个节点A,B，表示状态的转换，即从状态A转换到箭头指向的状态B，边的权值代表转换的代价。
所述的各种约束条件根据实际航天器系统而定，包括因果约束、时间约束和资源约束。
本发明公开的基于时间线状态路标的启发式航天器任务规划方法，包括如下步骤：
步骤一：综合考虑航天器结构、任务需求、设备状态和航天器能力四项因素，对航天器的构成、资源、分系统功能以及需要满足的约束条件进行描述。所述的约束条件根据实际航天器系统而定，所述的约束条件包括因果约束、时间约束和资源约束。
针对航天器系统功能复杂和系统约束耦合的特点，利用时间线刻画航天器的多个并行子系统，通过时间线结构及耦合状态信息描述系统的复杂约束及系统间依赖关系，形成时间线描述模型，对各并行子系统的行为随时间的演化进行描述。
步骤二：建立状态评价图，状态评价图用于描述系统内部状态之间的约束关系以及计算状态路标集合。
各并行子系统分别由一个状态变量进行表示，每个状态变量都由时间线的形式进行描述，各并行子系统对应的状态变量为状态变量A1、状态变量A2、状态变量A3……状态变量An。每个状态变量都存在一个值域，任一状态变量在值域内的任一取值称为状态。每个状态都对应一个状态集合称为状态同步集合。
所述的状态评价图指将模型中状态之间的约束关系通过图的形式进行表示。状态评价图是带有权值的有向图，节点表示各系统内部的状态，边连接两个节点A,B，表示状态的转换，即从状态A转换到箭头指向的状态B，边的权值代表转换的代价。通过建立状态评价图，计算状态路标集合。
所述的建立状态评价图具体是指将状态S1，状态S2……状态Sn的同步集合中约束值最大的状态S11，状态S21……状态Sn1作为状态评价图的节点，用有向边箭头的指向表示状态S11，状态S21……状态Sn1到状态S1，状态S2……状态Sn的转换，通过边的权值表示转换的代价值。
所述的约束值的计算方法为：计算状态S1的同步集合中的状态数量n，将状态数量n作为状态S1的约束值。
所述的状态路标集合的计算方法为：
步骤2.1：计算状态评价图中的节点集合V1，VG。
所述的状态评价图中的节点集合V1，VG的计算方法为：在状态评价图中选择所有能够通过权值为0的边到达目标的节点，构成节点集合VG。选择状态评价图中初始状态节点的所有可达节点中不属于集合VG的节点，构成节点集合V1。
所述的初始状态节点的可达节点是指在状态评价图中初始状态节点能够通过一次或多次状态转换到达的节点。
步骤2.2：搜索状态评价图中所有由节点集合V1指向节点集合VG的边，并将这些边指向的状态节点作为状态路标l，选择所有边的最小权值作为状态路标l的代价cost(l)。
步骤2.3：将步骤2.2中的各边的权值减去状态路标l的代价cost(l)。
步骤2.4：迭代处理步骤2.1至步骤2.3，直到节点集合VG中存在初始状态节点时，停止迭代，输出状态路标l1，状态路标l2……状态路标ln。
步骤三：选用规划空间搜索作为基本的搜索策略，根据步骤一的约束条件及步骤二得到的状态路标构建启发式信息，根据启发式排序结果引导规划搜索方向，输出最终的基于时间线状态路标的启发式任务规划求解结果，即完成航天器任务规划，缩减搜索空间，提高任务规划效率。
步骤3.1：选取任务目标状态集合中一个目标状态Sg1,对目标状态Sg1的启发式值进行计算。
所述启发式值的计算方法为：搜索目标状态Sg1所在状态路标l，将状态评价图中所有指向状态路标l中除目标状态Sg1外其他状态的边的权值加上状态路标l的代价cost(l)，计算状态路标l1，状态路标l2……状态路标ln，状态路标l1，状态路标l2……状态路标ln的代价为cost(l1)，cost(l2)……cost(ln)，则目标状态Sg1的启发式值h1(Sg1)为，
h1(Sg1)＝cost(l1)+cost(l2)+…+cost(ln)；
步骤3.2：选取步骤3.1的启发式值最小的目标状态Sgj，将目标状态Sgj的同步集合中所有状态加入任务目标状态集合。
步骤3.3：将目标状态Sgj添加到其所属时间线上，并在目标状态集合中删除状态Sgj。
步骤3.4：迭代处理步骤3.1至步骤3.3，进行规划搜索，直到目标状态集合为空，输出最终的启发式任务规划求解结果，即完成航天器任务规划，缩减搜索空间，提高任务规划效率。
还包括步骤四：在步骤一至步骤三航天器任务规划基础上，高效地得到航天器任务规划序列，通过航天器任务规划序列保证航天器任务执行的成功率。
有益效果：
1、针对航天器系统功能复杂和约束耦合的特点，本发明公开的一种基于时间线状态路标的启发式航天器任务规划方法，利用时间线结构描述航天器的多个并行子系统，并利用状态之间的约束关系建立状态评价图，计算状态路标集合，确定目标选择顺序，减少无效的规划节点，提高任务规划求解效率。
2、原有航天器任务规划方法虽然能够进行问题求解，但是带有大量冗余操作和不必要的节点回溯，本发明公开的一种基于时间线状态路标的启发式航天器任务规划方法，根据状态路标集合构建启发式信息，根据启发式排序结果引导规划搜索方向，缩减搜索空间，使得航天器任务规划方法能够在更短时间内获取合理的规划解，即高效地得到航天器任务规划序列，提高任务规划求解效率。
附图说明：
图1是本发明公开的一种基于时间线状态路标的启发式航天器任务规划方法流程图；
图2是基本规划算法和启发式任务规划算法中不同规划任务的求解时间情况。图中：实线表示基本规划算法不同规划任务规划求解时间变化曲线，虚线表示基于时间线状态路标的启发式规划算法在不同规划任务规划求解时间变化曲线。
具体实施方式
为了更好地说明本发明的目的和优点，下面通过对航天器系统进行建模，并给定测试任务为任务J，如图2所示，针对模型对基于时间线状态路标的启发式航天器任务规划方法进行实际应用，对本发明做出详细解释。
实施例1：
如图1所示，本实施例公开的基于时间线状态路标的启发式航天器任务规划方法，具体实现步骤如下：
步骤一：综合考虑航天器结构、任务需求、设备状态和航天器能力四项因素，对航天器的构成、资源、分系统功能以及需要满足的约束条件(因果约束、时间约束和资源约束)。
针对航天器系统功能复杂和系统约束耦合的特点，利用时间线刻画航天器的多个并行子系统，通过时间线结构及耦合状态信息描述系统的复杂约束及系统间依赖关系，形成时间线描述模型，对各并行子系统的行为随时间的演化进行描述。本实施例具体选取的子系统如下表所示。
表1各子系统名称及对应状态数量
| 子系统名称 | 状态变量数量 | 状态数量 |
| 数据存储 | 1 | 3 |
| 相机 | 1 | 5 |
| 着陆器通讯 | 1 | 4 |
| 采样设备 | 1 | 4 |
| 导航 | 1 | 2 |
| 采样实验 | 1 | 5 |
步骤二：建立状态评价图，状态评价图用于描述系统内部状态之间的约束关系以及计算状态路标集合。
各并行子系统分别由一个状态变量进行表示，每个状态变量都由时间线的形式进行描述，各并行子系统对应的状态变量为状态变量A1、状态变量A2、状态变量A3……状态变量An。每个状态变量都存在一个值域，任一状态变量在值域内的任一取值称为状态。每个状态都对应一个状态集合称为状态同步集合。例如采样设备子系统由一个状态变量A采样表示，状态变量A采样的值域包含四个状态，分别为卸载状态S卸、装填状态S装、采样状态S采和空闲状态S空。卸载状态S卸的状态同步集合包含空闲状态S空，装填状态S装的状态同步集合包含采样状态S采，采样状态S采的状态同步集合包含卸载状态S卸，空闲状态S空的状态同步集合为空集。
所述的状态评价图指将模型中状态之间的约束关系通过图的形式进行表示。状态评价图是带有权值的有向图，本实施例根据采样设备子系统的状态同步集合,建立状态评价图：卸载状态S卸、装填状态S装、采样状态S采和空闲状态S空为状态转换图的四个节点。根据各状态同步集合中的状态数量，计算得到卸载状态S卸的约束值为1，采样状态S采的约束值为1，装填状态S装的约束值为1，空闲状态S空的约束值为0。则卸载状态S卸到采样状态S采的转换、采样状态S采到装填状态S装的转换和空闲状态S空到卸载状态S卸的转换为状态评价图的三条边，边的权值为1。通过建立状态评价图，计算状态路标集合。
所述的状态路标集合的计算方法为：
步骤2.1：计算状态评价图中的节点集合V1，VG。
所述的状态评价图中的节点集合V1，VG的计算方法为：在状态评价图中选择能够通过权值为0的边到达目标的节点采样状态S采，构成节点集合VG。选择状态评价图中初始状态节点的所有可达节点中不属于集合VG的节点卸载状态S卸和空闲状态S空，构成节点集合V1。
所述的初始状态节点的可达节点是指在状态评价图中初始状态节点能够通过一次或多次状态转换到达的节点。
步骤2.2：搜索状态评价图中由节点集合V1指向节点集合VG的边，并将该边指向的状态节点采样状态S采作为状态路标l，选择该边的权值作为状态路标l的代价cost(l)。
步骤2.3：将步骤2.2中的边的权值减去状态路标l的代价cost(l)。
步骤2.4：迭代处理步骤2.1至步骤2.3，直到节点集合VG中存在初始状态节点时，停止迭代，输出状态路标l1采样状态S采和状态路标l2卸载状态S卸。状态路标l1的代价为cost(l1)＝1，状态路标l2的代价为cost(l2)＝1。
步骤三：选用规划空间搜索作为基本的搜索策略，根据步骤一的约束条件及步骤二得到的各状态路标构建启发式信息，根据启发式排序结果引导规划搜索方向，输出最终的基于时间线状态路标的启发式任务规划求解结果，即完成航天器任务规划，缩减搜索空间，提高任务规划效率。
步骤3.1：任务目标状态集合包含采样状态S采和装填状态S装，选取任务目标状态集合中一个目标状态——采样状态S采,对目标状态采样状态S采的启发式值进行计算。
所述启发式值的计算方法为：搜索采样状态S采所在状态路标l1，将状态评价图中所有指向状态路标l1中除采样状态S采外其他状态的边的权值加上状态路标l1的代价cost(l1)＝1，重新计算状态路标集合，状态路标集合包含状态路标l2卸载状态S卸，并且状态路标l2的代价为cost(l2)＝1，则采样状态S采的启发式值h1(S采)为，
h1(S采)＝cost(l2)＝1；
装填状态S装的启发式值计算方法与采样状态S采相同，则装填状态S装的启发式值h2(S采)为h2(S装)＝cost(l1)+cost(l2)＝2。
步骤3.2：选取步骤3.1的启发式值最小的目标状态，根据步骤3.1计算可得
h2(S装)＝2＞h1(S采)＝1
故选取采样状态S采，将采样状态S采的同步集合中所有状态加入任务目标状态集合。
步骤3.3：将采样状态S采添加到其所属采样时间线上，并在目标状态集合中删除采样状态S采。
步骤3.4：迭代处理步骤3.1-步骤3.3，进行规划搜索，直到目标状态集合为空，输出最终的启发式任务规划求解结果，这里得到的采样设备时间线的状态序列如表2所示，其他五个子系统与采样设备子系统相同，能够通过规划得到相应时间线的状态序列，即完成航天器任务规划，缩减搜索空间，提高任务规划效率。
表2采样设备时间线状态序列
| 状态名称 | 时间区间(min) |
| 卸载状态S<sub>卸</sub> | [20,30]、[105,115]、[185,195] |
| 采样状态S<sub>采</sub> | [30,55]、[115,145]、[195,225] |
| 装填状态S<sub>装</sub> | [55,65]、[145,155]、[225,235] |
| 空闲状态S<sub>空</sub> | [0,20]、[65,105]、[155,185]、[235,240] |
还包括步骤四：在步骤一至步骤三航天器任务规划基础上，高效地得到航天器任务规划序列，进而保证航天器任务执行的成功率。
通过上述步骤，使用基于时间线状态路标的启发式航天器任务规划方法得到规划结果的时间为27285ms，使用基本的航天器任务规划方法得到规划结果的时间为48235ms。通过比较表明，子系统内部状态转换代价值的计算，能够引导状态转换路径，减少无效的规划节点，削减问题搜索空间，并且设计的基于时间线状态路标的启发式能够有效避免冗余的规划步骤，提高规划的效率，所以使用基于时间线状态路标的启发式航天器任务规划方法得到规划结果的时间要少于使用基本的航天器任务规划方法得到规划结果的时间。所述的结果均是在给定测试任务J的情况下得到的。在其他测试任务下使用基于时间线状态路标的启发式航天器任务规划方法得到规划结果的时间和使用基本的航天器任务规划方法得到规划结果的时间对比如图2所示。
所述的基本的航天器任务规划方法为不建立状态评价图，也不使用基于时间线状态路标的启发式航天器任务规划方法。
以上所述的具体描述，对发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例，用于解释本发明，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.基于时间线状态路标的启发式航天器任务规划方法，其特征在于：包括如下步骤，
步骤一：综合考虑航天器结构、任务需求、设备状态和航天器能力四项因素，对航天器的构成、资源、分系统功能以及需要满足的约束条件进行描述；所述的约束条件根据实际航天器系统而定，所述的约束条件包括因果约束、时间约束和资源约束；
步骤二：建立状态评价图，状态评价图用于描述系统内部状态之间的约束关系以及计算状态路标集合；
步骤三：选用规划空间搜索作为基本的搜索策略，根据步骤一的约束条件及步骤二得到的状态路标构建启发式信息，根据启发式排序结果引导规划搜索方向，输出最终的基于时间线状态路标的启发式任务规划求解结果，即完成航天器任务规划，缩减搜索空间，提高任务规划效率。
2.如权利要求1所述的基于时间线状态路标的启发式航天器任务规划方法，其特征在于：还包括步骤四，在步骤一至步骤三航天器任务规划基础上，高效地得到航天器任务规划序列，通过航天器任务规划序列保证航天器任务执行的成功率。
3.如权利要求1或2所述的基于时间线状态路标的启发式航天器任务规划方法，其特征在于：步骤一实现方法为，
针对航天器系统功能复杂和系统约束耦合的特点，利用时间线刻画航天器的多个并行子系统，通过时间线结构及耦合状态信息描述系统的复杂约束及系统间依赖关系，形成时间线描述模型，对各并行子系统的行为随时间的演化进行描述。
4.如权利要求3所述的基于时间线状态路标的启发式航天器任务规划方法，其特征在于：步骤二实现方法为，
各并行子系统分别由一个状态变量进行表示，每个状态变量都由时间线的形式进行描述，各并行子系统对应的状态变量为状态变量A1、状态变量A2、状态变量A3……状态变量An；每个状态变量都存在一个值域，任一状态变量在值域内的任一取值称为状态；每个状态都对应一个状态集合称为状态同步集合；
所述的状态评价图指将模型中状态之间的约束关系通过图的形式进行表示；状态评价图是带有权值的有向图，节点表示各系统内部的状态，边连接两个节点A,B，表示状态的转换，即从状态A转换到箭头指向的状态B，边的权值代表转换的代价；通过建立状态评价图，计算状态路标集合；
所述的建立状态评价图具体是指将状态S1，状态S2……状态Sn的同步集合中约束值最大的状态S11，状态S21……状态Sn1作为状态评价图的节点，用有向边箭头的指向表示状态S11，状态S21……状态Sn1到状态S1，状态S2……状态Sn的转换，通过边的权值表示转换的代价值；
所述的约束值的计算方法为：计算状态S1的同步集合中的状态数量n，将状态数量n作为状态S1的约束值。
5.如权利要求4所述的基于时间线状态路标的启发式航天器任务规划方法，其特征在于：步骤二所述的状态路标集合的计算方法为：
步骤2.1：计算状态评价图中的节点集合V1，VG；
所述的状态评价图中的节点集合V1，VG的计算方法为：在状态评价图中选择所有能够通过权值为0的边到达目标的节点，构成节点集合VG；选择状态评价图中初始状态节点的所有可达节点中不属于集合VG的节点，构成节点集合V1；
所述的初始状态节点的可达节点是指在状态评价图中初始状态节点能够通过一次或多次状态转换到达的节点；
步骤2.2：搜索状态评价图中所有由节点集合V1指向节点集合VG的边，并将这些边指向的状态节点作为状态路标l，选择所有边的最小权值作为状态路标l的代价cost(l)；
步骤2.3：将步骤2.2中的各边的权值减去状态路标l的代价cost(l)；
步骤2.4：迭代处理步骤2.1至步骤2.3，直到节点集合VG中存在初始状态节点时，停止迭代，输出状态路标l1，状态路标l2……状态路标ln。
6.如权利要求5所述的基于时间线状态路标的启发式航天器任务规划方法，其特征在于：步骤三实现方法为，
步骤3.1：选取任务目标状态集合中一个目标状态Sg1,对目标状态Sg1的启发式值进行计算；
所述启发式值的计算方法为：搜索目标状态Sg1所在状态路标l，将状态评价图中所有指向状态路标l中除目标状态Sg1外其他状态的边的权值加上状态路标l的代价cost(l)，计算状态路标l1，状态路标l2……状态路标ln，状态路标l1，状态路标l2……状态路标ln的代价为cost(l1)，cost(l2)……cost(ln)，则目标状态Sg1的启发式值h1(Sg1)为，
h1(Sg1)＝cost(l1)+cost(l2)+…+cost(ln)；
步骤3.2：选取步骤3.1的启发式值最小的目标状态Sgj，将目标状态Sgj的同步集合中所有状态加入任务目标状态集合；
步骤3.3：将目标状态Sgj添加到其所属时间线上，并在目标状态集合中删除状态Sgj；
步骤3.4：迭代处理步骤3.1至步骤3.3，进行规划搜索，直到目标状态集合为空，输出最终的启发式任务规划求解结果，即完成航天器任务规划，缩减搜索空间，提高任务规划效率。
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