专利汇可以提供一种基于神经网络的深空探测器自主任务规划方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 涉及一种基于神经网络的深空探测器自主任务规划方法,属于深空探测技术领域。本发明方法通过建立深空探测器系统模型,定义深空探测器系统自主任务规划问题,确定自主任务规划系统的输入输出,建立神经网络模型,利用深空探测器仿真系统产生的仿真数据对神经网络进行训练,训练后的神经网络能够在给定一组输入后,得到理想的输出。本发明能在多个子系统需要协调的情况下、满足探测器实时性要求;能够快速得到规划解,弥补采用地面站控制的通讯延迟的缺点,有助于大大提高深空探测器自主任务规划的效率,满足探测器实时性要求,规划时间短、效率高,更加适合实时性要求高的深空探测器。,下面是一种基于神经网络的深空探测器自主任务规划方法专利的具体信息内容。
1.一种基于神经网络的深空探测器自主任务规划方法,其特征在于:具体包括如下步骤:
步骤1,建立深空探测器系统模型;
深空探测器系统SYS具有m个子系统:
SYS={sys1,sys2,...,sysi,...,sysm},1≤i≤m
其中sysi表示第i个子系统;
深空探测器系统活动状态指m个子系统可能处于的状态集合,设第i个子系统的状态集合为 表示第i个子系统的n-1个可能的状态,则整个探测器系统
的状态集合为S={S1,S2,...,Si,...,Sn};
对于给定的一个任务Gk,与之对应的目标状态为gk,即在完成任务Gk后探测器处于的状态,且其中gk∈S;
第i个子系统能供选择的动作集合为 其中x为该子系统总共能够执行
的动作数,每个子系统x的值不同;表示第i个子系统可执行的第1个任务, 表示第i个子系统可执行的第2个任务, 表示第i个子系统可执行的第x个任务;那么整个探测器动作集合为A={A1,A2,...,Ai,...,Am};
给定任务目标Gk后,深空探测器系统将当前所处状态作为初始状态s0;在自主规划过程中,每个子系统在一时间点上只执行一个动作,各个子系统间动作具有并行性,且有充足的时间执行完本子系统动作;
步骤2,根据步骤1中建立的深空探测器系统模型,定义深空探测器系统自主任务规划问题,确定自主任务规划系统的输入输出;
将深空探测器上状态转移问题Σ用一个三元组进行表示:
Σ=(S,A,γ)
其中,γ为状态转移函数;
深空探测器上的自主任务规划问题用一个三元组表示:
P=(Σ,s0,gk)
深空探测器上任务规划问题P的解是由多个深空探测器可执行的活动组成的规划序列,表示为
Π=<π1,π2,...πj,...πh>
πj为探测器系统执行的第j个动作序列,h指探测器系统一共需要执行h个动作序列;
且 其中 表示第i个子系统在第j个动作序列应该执行的活动;
状态转移函数如下式所示:
且π1对s0可执行
当规划序列的解为空时,状态不转移,仍为s0;当规划序列的解非空,且第一个动作π1对当前状态s0可执行,则相继执行动作序列,直到最后的状态;
步骤3,建立神经网络模型,利用深空探测器仿真系统产生的仿真数据对神经网络进行训练,训练后的神经网络能够在给定一组输入后,得到理想的输出;步骤2中定义的任务规划问题P和动作序列πj分别为神经网络的输入和输出;
步骤4,步骤3中建立的神经网络模型加入自主任务规划系统,用于动作选取;将深空探测器当前状态Snow和任务目标Gk作为神经网络的输入,经神经网络的选择,输出下一步要执行的动作;
进行第一次动作选取时,输入为深空探测器当前状态Snow=s0;
步骤5,对步骤4中神经网络选取的动作进行可执行判断,判断条件为选取的动作是否与上一步选取的动作相同,若相同则不可执行;若可执行,则直接得到下一步的状态,若不能执行,则要经过恢复原始状态的处理后得到新的动作,然后重新输入神经网络得到下一个新状态;
步骤6,对得到的新状态进行判断,是否达到了目标状态,若达到,则可直接输出动作序列,若没有达到,则将新状态作为神经网络输入,重复步骤4-6,直至找到合适的动作序列为止。
2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的深空探测器自主任务规划方法,其特征在于:所述神经网络采用三层感知器模型,并利用学习率可变的动量误差反向传播算法进行训练;神经网络的输入为当前需要解决的规划问题Pnow=[Snow,Gk],其中Snow表示当前探测器各个子系统的状态集合,且 表示第i个子系统当前所处
的状态;
神经网络在任务规划系统中主要根据探测器当前状态选取深空探测器下一步可执行的动作,因此神经网络的输出层输出为每个系统需执行的动作集合
组织具有代表性的数据进行神经网络训练,训练数据由深空探测仿真得到;当神经网络经过训练达到误差限定时,再用于自主任务规划系统。
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