[发明专利]自主航天器未执行规划序列资源异常检测及修复方法

说明书

本发明涉及一种自主航天器未执行规划序列资源异常检测及修复方法，属于航天器自主任务规划修复技术领域。本发明在航天器任务规划序列的执行阶段，对给出的航天器未执行规划序列，粗略估计序列中动作对不同资源的消耗总量，确定并记录不同资源首次出现异常的时间，明确资源修复的终点时刻。对不同的异常资源，在其首次出现异常之前，采用基于状态回退的任务规划修复方法寻找并确定资源修复动作序列，记录所有可行的修复方案，并在其中挑选资源消耗总和最小的方案。最后，为了与原未执行规划序列整合，在上述方案后添加资源补给动作以及回归动作序列，并适当调整动作的开始时间，即为最终可行的无资源异常的任务规划序列。

技术领域

本发明涉及一种自主航天器未执行规划序列资源异常检测及修复方法，尤其是任务执行过程中，针对航天器未执行规划序列中可补充消耗性资源的自主异常检测及修复方法，属于航天器自主任务规划修复技术领域。

背景技术

随着人工智能技术的不断进步和发展，航天器的自主性逐渐成为航天领域的热门研究方向之一。对于近地卫星，其任务操作指令的上传局限于地面测站的测控弧段，制约了地面对执行中故障的及时发现和快速解决；对于深空探测器，其与地球之间的通信存在巨大时延，仅依靠地面提供任务执行指令序列将错失最佳故障修复时机、使整个任务滞后甚至失败。因此，航天器需要具备自主任务规划修复能力，实现自我决策和实施，提升安全性和任务回报。

在智能体的任务规划修复算法领域上，国内外众多学者进行了深入的研究，同时也涌现出了许多理论和方法，如基于修补规则的任务修复方法、基于启发式的任务规划修复方法、基于状态回退的任务规划修复方法等。虽然上述算法都能解决任务执行失败时修复动作的选取问题，但是缺乏对动作消耗资源的异常检测及修复。而资源的使用和管理对于航天器来说是个至关重要的问题。针对动作序列的资源异常检测问题，目前存在基于最大流或最小流的最小关键集合(Minimal Critical Set,MCS)检测算法等，将资源约束转化为约束网络的形式，并通过求解资源数量的改变值来判断资源配置是否出现异常。但上述算法只是在任务规划阶段对动作的安排和选取进行资源异常检测，消耗时间长，无法满足任务执行阶段快速有效发现并解决资源异常的需求。

发明内容

本发明的目的是针对现有资源异常检测算法消耗时间长，无法满足任务执行阶段快速有效发现并解决资源异常需求的问题，提供一种自主航天器未执行规划序列资源异常检测及修复方法。该方法在航天器任务规划序列的执行阶段，对未执行部分进行资源异常检测并对异常资源进行修复。该方法计算量小、计算速度快。

本发明的目的是通过下述技术方案实现的。

本发明公开的一种自主航天器未执行规划序列资源异常检测及修复方法，用于航天器任务规划序列的执行阶段，对未执行部分进行资源异常检测以及对异常资源进行修复。针对给出的航天器未执行规划序列，粗略估计序列中动作对不同资源的消耗总量，确定并记录不同资源首次出现异常的时间，明确资源修复的终点时刻。对不同的异常资源，在其首次出现异常之前，采用基于状态回退的任务规划修复方法寻找并确定资源修复动作序列，记录所有可行的修复方案，并在其中挑选资源消耗总和最小的方案。最后，为了与原未执行规划序列整合，在上述方案后添加资源补给动作以及回归动作序列，并适当调整动作的开始时间，即为最终可行的无资源异常的任务规划序列。

自主航天器未执行规划序列资源异常检测及修复方法，包括如下实现步骤：

步骤一、根据航天器的未执行规划序列P，分别估计P中动作对不同资源的消耗总量，确定并记录不同资源首次出现异常的时间。所述异常为资源缺少的情况。步骤如下：

a.统计P中所有动作使用的N种资源类型(如电能、燃料、数据存储空间等)，创建资源异常数组r[i]并全部初始化为false，i＝1…N。r[i]表示第i 种资源类型，当r[i]的取值为true时，表示第i种资源类型出现异常；相反，当r[i]的取值为false时，表示第i种资源类型未出现异常。