在地外天体执行遥操作任务时,在复杂约束条件下会出现多分支作业选择困难、事件属性设置复杂等现实难题。提出了一种通用型任务智能规划方法——分层规划对象模型(Hierarchical Plan Object Model,HPOM),巡视器在地外天体作业时,其分解...在地外天体执行遥操作任务时,在复杂约束条件下会出现多分支作业选择困难、事件属性设置复杂等现实难题。提出了一种通用型任务智能规划方法——分层规划对象模型(Hierarchical Plan Object Model,HPOM),巡视器在地外天体作业时,其分解为多选项作业、带约束行为、多分支指令序列、参数化虚拟指令4个层次,将带约束行为表示的计划转化为行为规划问题进行求解,获得求解方法集合。采用“人机协同迭代求解”(Human-In-The-Loop,HITL)的处理流程,生成指令序列以期实现对不同规划粒度方案的一致性验证。该方法已成功应用于“嫦娥四号”(Chang'E-4,CE-4)任务,为任务圆满成功提供了技术支撑。展开更多
文摘在地外天体执行遥操作任务时,在复杂约束条件下会出现多分支作业选择困难、事件属性设置复杂等现实难题。提出了一种通用型任务智能规划方法——分层规划对象模型(Hierarchical Plan Object Model,HPOM),巡视器在地外天体作业时,其分解为多选项作业、带约束行为、多分支指令序列、参数化虚拟指令4个层次,将带约束行为表示的计划转化为行为规划问题进行求解,获得求解方法集合。采用“人机协同迭代求解”(Human-In-The-Loop,HITL)的处理流程,生成指令序列以期实现对不同规划粒度方案的一致性验证。该方法已成功应用于“嫦娥四号”(Chang'E-4,CE-4)任务,为任务圆满成功提供了技术支撑。
