赵宇庭，徐 瑞，李朝玉，朱圣英

（1. 北京理工大学 宇航学院, 北京 100081；2. 深空自主导航与控制工信部重点实验室, 北京 100081）

引 言

随着空间中航天器数量增长和航天任务的日益复杂，地面站的管控压力不断增大，从而产生了对航天器规划技术的需求。地面自动规划能快速生成规划方案，提高航天器的管控效率；在轨自主规划能赋予航天器自我管理能力，减轻地面管控压力。

国内外机构和学者已经对航天器规划技术展开研究。美国国家航空航天局（National Aeronautics and Space Administration）开发了可扩展标准化远程操作规划框架（Extensible Universal Remote Operations Planning Architecture，EUROPA）[1-2]，该框架内的时间网络模块负责传播时间约束并保持规划解的时间一致性，资源管理模块负责处理存储能源等数值资源约束。EUROPA在多个航天器上得到了应用，包括哈勃望远镜的观测调度[3]，“深空一号”（Deep Space 1）[4]和“地球观测一号”（Earth Observing-1）的自主控制[5]。

自主规划和调度环境（Automated Scheduling and Planning Environment,，ASPEN）[6]是美国喷气推进实验室（JPL）的人工智能小组开发的一个可重构规划调度框架，采用基于冲突修复的规划方法。连续活动调度规划执行和重规划系统（Continuous Activity Scheduling Planning Execution and Replanning，CASPER）[7]是ASPEN的软实时星上规划版本，能够在环境变化或目标变化后快速进行重新规划。

以上3个规划系统都采用状态时间线知识表示方法，适合描述探测器的时间资源约束知识，可通过在搜索算法中加入启发式提高规划效率。金颢等[8]提出了基于状态转移图的启发式加速规划搜索。王晓晖等[9]设计时间线启发式因子引导规划扩展过程，提高任务规划效率。

除了设计启发式，利用深空探测器子系统分布并行的特性，将子系统抽象为智能体，采用多智能体任务规划方法，也能够提高规划效率。……