一种面向空间机器人辅助操作的快速前向搜索任务规划方法

本发明属于任务规划领域，涉及一种典型面向空间机器人辅助操作任务下的任务规划方法。

背景技术：

1、目前在空间机器人辅助操作领域的常用任务规划算法包括规划图算法和分层网络算法。规划图算法由于包含大量互斥动作和互斥命题的判定导致该算法的计算效率地下，针对某一具体的空间辅助操作任务，往往需要消耗大量时间计算。分层网络算法需要提前提供专家知识，并且规划的过程需要提供分解方式，自主程度不够。

2、快速前向搜索规划方法是一种高效的启发式搜索规划方法，其高效性主要基于以下几项关键技术：1)构建放宽的规划图，用于计算状态的启发式估值；2)采用增强型爬山算法，作为快速前向启发式搜索算法；3)定义有利动作，作为有效的剪枝策略。该规划方法在国际智能规划大赛中获得了最佳性能奖，基于放宽规划启发式和前向局部搜索的思想已经被广泛用到求解各类复杂规划问题。

3、空间机器人在辅助完成空间操作任务的过程中，需要大量的移动、抓取和释放动作。例如，美国的rrm3项目中需要空间机器人辅助完成空间加注任务，这时需要空间机器人先打开保护罩，然后拧开盖子并进入输送阀门加注燃料。在这一过程中存在多个动作以及对应工具的切换。

4、为了自主地生成空间机器人辅助操作任务的动作序列，本发明采用了高效的快速前向搜索规划方法。在将该规划方法应用到空间机器人加注领域后发现，空间机器人辅助操作任务关注更多的是在某一状态下动作的选择，算法以往针对状态的深度优先搜索针对性不强、并且动作间的前提条件状态可能重合，所以本发明考虑将面向空间机器人辅助操作任务的快速前向搜索规划方法中的搜索方法由状态搜索改为动作搜索。由此产生的动作选择的问题，不能采用之前有利动作的方法解决。因为以往采用有利动作的方法并没有考虑空间机器人执行有利动作时的执行代价。

技术实现思路

1、本发明所要解决的技术问题是：

2、为了避免现有技术的不足之处，本发明提供一种面向空间机器人辅助操作的快速前向搜索任务规划方法，通过修改剪枝和扩展策略，将动作操作难度作为代价引入到针对某一任务的动作序列求解之中，使整个方法能够得到一组满足操作难度最小约束最优的动作执行序列。

3、为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

4、因为快速前向搜索算法在智能规划领域高效的表现，所以本发明打算采用快速前向搜索算法对空间辅助操作任务中的任务规划问题进行求解。然而空间机器人辅助操作任务更关注动作间的转换并且在动作转换期间要保证空间机器人的位姿扰动最小，基于快速前向搜索规划方法针对状态的搜索不满足空间辅助操作任务的需求，因而本发明面向空间辅助操作任务的动作序列求解需求，将状态搜索改为了动作搜索，采用动作搜索带来的动作选择问题，本发明设计相应的代价函数评价动作的操作难度并选择操作难度最小的动作，最终求解得到满足空间辅助操作任务约束条件的动作序列。

5、一种面向空间机器人辅助操作的快速前向搜索任务规划方法，其特征在于步骤如下：

6、步骤1：建立空间辅助操作任务的数学模型，设定每个动作的前提条件和作用效果以及空间辅助操作任务的期望状态sgoal；其中，动作表示为如式(1)的形式，动作的效果如式(2)所示：

7、a＝[name(a) precondition(a) effect(a)]      (1)

8、γ(s a)＝(s-effect-(a))∪effect+(a)        (2)

9、其中，a表示动作，name表示动作a的名称，precondition表示动作a的前提条件，effect表示动作a的效果，动作a的效果可分别表示为添加效果effect+(a)和删除效果effect-(a)，γ(s a)表示执行动作a的对状态s的效果，具体表现为状态s、effect-(a)的交集和effect+(a)的并集；

10、步骤2：设计操作难度的代价函数：

11、f(a)＝g(a)+h(a)    (3)

12、其中，f(a)表示制定动作a的总代价；g(a)表示从当前状态s执行动作a的代价，包括机器人从当前状态前往工具箱更换工具的代价和沿途的位姿扰动代价，该式表示任务总是先完成当前工具所能完成的所有任务；h(a)表示从动作a到期望状态的代价，该代价由松弛的规划图算法计算得到，具体表现为松弛规划图算法求解得的动作数目m，该式表示总是得到与期望状态最近的动作；

13、步骤3：扩展规划图

14、根据步骤1中建立的动作模型，利用规划图算法从初始状态开始向期望状态扩展，得到前提条件属于当前状态的可用动作a(si)，即precondition∈si的可用动作a(si)；

15、步骤4：选择代价最小的动作a*；

16、针对步骤3得到的可用动作集合a(si)，利用公式(3)分别计算每个动作a对应的代价f(a)，并得到min{f(a)}所对应的动作a*；

17、步骤5：利用动作a*更新世界状态si；在选定动作a*后，将动作a*的作用效果添加到世界状态si上，得到新的世界状态si+1；

18、步骤6：重复步骤3～5，直至新的世界状态si+1包含期望状态sgoal；至此，基于快速前向搜索规划方法的空间辅助操作任务的任务规划方法结束，并最终得到代价值最小的动作序列。

19、一种计算机系统，其特征在于包括：一个或多个处理器，计算机可读存储介质，用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现上述的方法。

20、一种计算机可读存储介质，其特征在于存储有计算机可执行指令，所述指令在被执行时用于实现上述的方法。

21、本发明的有益效果在于：

22、本发明提供的一种面向空间辅助操作任务的快速前向搜索任务规划方法，通过修改剪枝和扩展策略，将快速前向搜索任务规划方法引入到了空间辅助操作任务领域之中。针对操作动作为主的空间辅助操作任务，本发明将状态搜索更改为动作搜索，通过引入操作代价的方法对动作搜索过程中的动作进行了排序，选择得到操作代价最小的动作序列。本发明与初版快速前向搜索规划方法相比，结合了所要研究的领域并引入了从当前状态到可用动作a(si)之间的代价计算，解决了a(si)中动作在空间辅助操作任务中选择的问题。通过仿真验证，该方法能够快读求解得到空间辅助操作任务的动作序列，在后续应用具有很大的应用价值。

技术特征：

1.一种面向空间机器人辅助操作的快速前向搜索任务规划方法，其特征在于步骤如下：

2.一种计算机系统，其特征在于包括：一个或多个处理器，计算机可读存储介质，用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现权利要求1所述的方法。

3.一种计算机可读存储介质，其特征在于存储有计算机可执行指令，所述指令在被执行时用于实现权利要求1所述的方法。

技术总结
本发明涉及一种面向空间机器人辅助操作的快速前向搜索任务规划方法，属于任务规划领域。通过修改剪枝和扩展策略，将快速前向搜索任务规划方法引入到了空间辅助操作任务领域之中。针对操作动作为主的空间辅助操作任务，本发明将状态搜索更改为动作搜索，通过引入操作代价的方法对动作搜索过程中的动作进行了排序，选择得到操作代价最小的动作序列。本发明与初版快速前向搜索规划方法相比，结合了所要研究的领域并引入了从当前状态到可用动作之间的代价计算，解决了动作在空间辅助操作任务中选择的问题。

技术研发人员：刘正雄,房国强,刘星,黄攀峰,马志强,常海涛
受保护的技术使用者：西北工业大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15