金 颢，徐 瑞，朱圣英，李朝玉，梁子璇

(1. 北京理工大学深空探测技术研究所，北京 100081；2. 深空自主导航与控制工业和信息化部重点实验室，北京 100081)

0 引 言

航天器自主任务规划技术的发展很大程度上缓解了复杂航天器系统人工决策的压力[1-2]。它能够根据任务设定的目标，按照一定的行为推理方式，给出符合规则的可行活动安排[3-5]。这种自主决策方式使得地面人员得以从繁重的指令编排工作中解放出来，能够在保障航天器平稳运行的同时节约任务成本[6-8]。

深空探测任务的难度与日俱增，愈发复杂的物理系统导致传统建模方法已经无法满足其知识描述的需求。探测器各子系统的行为是随时间变化的函数，故探测器任务规划需要一种更为简洁且表达力强的形式对问题域进行描述。另外，系统功能的多样性会增加模型的复杂度，甚至影响规划算法的决策。例如，火星车上存在两个可交替使用的加热设备用于现场试验。这种情况为规划器提供了更多样化的选择，会增大局部搜索范围，增加规划时间。因此，需要更有效的搜索引导策略来提高规划的效率，在短时间内获取一个正确的可执行活动序列。

自主规划技术在航天中的应用一直是学术讨论的热点，并且已有部分方法在航天任务中得到了成功的应用。可扩展的通用远程规划框架(Extensible universal remote operations planning architecture, EUROPA)在NASA“深空一号”任务中得到了在轨应用，完成了自主任务规划技术的星上验证。EUROPA将规划过程中复杂的约束关系统一表示为token之间的时间约束，并采用基于约束的搜索策略进行规划求解，优化了规划问题的描述方法[9-11]。……