申请/专利权人：昆明理工大学

申请日：2021-11-15

公开（公告）日：2024-04-23

公开（公告）号：CN114139776B

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q10/0631;G06F16/36

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.23#授权;2022.03.22#实质审查的生效;2022.03.04#公开

摘要：本发明公开了一种基于认知图谱的深空探测任务规划方法及系统，方法包括：数据收集步骤；数据组织步骤；第一确定步骤；第二确定步骤；第三确定步骤。本发明为深空探测器提供由结构化数据组成的领域知识，从而让深空探测器能够更方便地根据特定的业务需求针对数据进行操作；能够将深空探测航天器的小行星附着任务的元动作、状态作为知识存储，同时知识也具备快速调用的优势，能为后续步骤快速迭代规划奠定基础；知识图谱节点之间存在的相关性，使得深空探测航天器的多个包含电源系统、通信系统、姿态系统、拍摄系统等子系统的智能体具备一定的推理能力，增强自主性；通过多条链转变成知识图谱的表达形式将深空探测任务规划领域中抽象的任务具体化。

主权项：1.一种基于认知图谱的深空探测任务规划方法，其特征在于：包括：数据收集步骤，收集深空探测器的状态集合，深空探测器元动作集合；数据组织步骤，组织深空探测器状态与深空探测器元动作，构建深空探测任务规划领域认知图谱；第一确定步骤，确定深空探测器状态存在约束并缩减解空间；第二确定步骤，确定资源约束并进一步缩减第一确定步骤获得的解空间；第三确定步骤，确定深空探测任务目标业务要求并筛选最优解；所述数据收集具体为：1深空探测器的状态集合深空探测器内包含多个子系统μ1，...μm；每个子系统包含若干状态，第i个子系统的所有状态表示为si1，...，sin；深空探测器m个子系统的所有的状态构成集合S；集合S中任意状态sij包含第i个子系统第j个状态的状态名称αij、状态所属子系统名称μi以及到达该状态的时间戳ξij，记为：sij＝αij，μi，ξij；其中，i＝1，2，...，m；m表示子系统总数，m≥1且m为正整数；n≥2且n为正整数；j≥2且j为正整数；2深空探测器元动作集合每个子系统具有不同深空探测器的元动作，第i个子系统的所有的深空探测器的元动作表示为mai1，...，maio；深空探测器m个子系统的所有的元动作构成集合MA；集合MA中任意深空探测器元动作maiu包含第i个子系统第u个元动作的名称βiu、执行该深空探测器元动作所需要消耗的资源riu以及执行该深空探测器元动作所需要消耗的时间tiu，记为：maiu＝βiu，riu，tiu；其中，o≥1且o为正整数；u＝1，...，o；消耗的资源riu包括可再生资源rciu与不可再生资源ruiu；所述数据组织具体为：针对若干已知的深空探测任务目标，根据深空探测器实现每个目标的任务执行过程组织深空探测器状态与深空探测器元动作的顺序，使深空探测器状态与深空探测器元动作构成链；将链整理为若干三元组，三元组中的三个元素从左到右依次代表深空探测器的当前状态、深空探测器元动作与深空探测器的下一个状态，形如sAp，maAy，sBq；所有的三元组构成集合SPO；其中，A，p，y，B≥1且为正整数，q≥2且为正整数；maAy表示第A个子系统的第y个元动作，sAp示第A个子系统的第p个状态，sBq示第B个子系统的第q个状态；将三元组采用认知图谱进行表达，将深空探测器状态视为深空探测任务规划领域认知图谱的节点，将深空探测器元动作视为深空探测任务规划领域认知图谱的边；所述确定深空探测器状态存在约束并缩减解空间，具体为：针对待探索的深空探测任务目标，在深空探测任务规划领域认知图谱内，根据待探索的深空探测任务目标指定的状态起点、状态终点与必须执行的深空探测器状态，并以深空探测器状态之间是否存在深空探测器元动作进行搜索，得出深空探测任务规划序列，构成可行解集合作为第一次缩减后的解空间Ω′；其中，深空探测任务规划序列即为深空探测任务目标的解，该解为S2构建的深空探测任务规划领域认知图谱中搜索出来的若干深空探测器状态与深空探测器元动作相连的链，记为：ω1，...，ωh，所有的链构成集合Ω′，记为深空探测任务规划的解空间；其中，h≥1且为正整数，ωh表示第h条链；所述确定资源约束并进一步缩减解空间，具体为：遍历第一确定步骤获得的解空间集合的每一项深空探测任务规划领域认知图谱中搜索出来的若干深空探测器状态与深空探测器元动作相连的链ωk，都执行以下两个操作：操作一：将ωk中所有深空探测器元动作消耗的不可再生资源量进行求和，得到第k条链消耗的不可再生资源量总和RUk总，并与深空探测器能够携带的最大不可再生资源量RUk总进行比较：若RUk总＜RUmax，则该链ωk保留；否则，将链ωk删除；操作二：将ωk中所有深空探测器元动作消耗的可再生资源量进行求和，得到第k条链消耗的可再生资源量总和RCk总，并加上深空探测器可再生资源阈值Rsafe，得到RCk总+Rsafe，将其与深空探测器能够携带的最大可再生资源量RCmax进行比较：若RCk总+Rsafe＜RCmax，则该链ωk保留；否则，将链ωk删除；如果上述两个操作的结果都为保留，则链ωk保留；否则，将链ωk删除；遍历结束后，得到第二次缩减后的解空间Ω″；其中，深空探测器能够携带的最大资源量记为Rmax，包含最大可再生资源量RCmax与最大不可再生资源量RUmax；ωk∈Ω′，k＝1，...，h；所述确定深空探测任务目标业务要求并筛选最优解，具体为：遍历第二确定步骤获得的缩减后的解空间的每一项深空探测任务规划领域认知图谱中搜索出来的若干深空探测器状态与深空探测器元动作相连的链ωv，ωv∈Ω″，v表示解空间Ω″中的第v条链；建立筛选指标，根据深空探测任务目标业务要求的不同，选择指标对链进行优化。

全文数据：

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百度查询： 昆明理工大学 一种基于认知图谱的深空探测任务规划方法及系统

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