面向空間科學(xué)機(jī)遇目標(biāo)的星上自主規(guī)劃方法：技術(shù)演進(jìn)與創(chuàng)新應(yīng)用

面向空間科學(xué)機(jī)遇目標(biāo)的星上自主規(guī)劃方法：技術(shù)演進(jìn)與創(chuàng)新應(yīng)用一、引言1.1研究背景與意義1.1.1空間科學(xué)發(fā)展的重要性空間科學(xué)作為一門綜合性的前沿科學(xué)，致力于探索宇宙的奧秘，揭示自然規(guī)律，對(duì)人類的認(rèn)知拓展和社會(huì)發(fā)展具有不可替代的重要作用。從宇宙的起源與演化，到太陽(yáng)系的形成與發(fā)展，再到生命的起源與傳播，空間科學(xué)研究涵蓋了眾多領(lǐng)域，為人類理解自身在宇宙中的位置和未來(lái)發(fā)展方向提供了關(guān)鍵線索。在探索宇宙奧秘方面，空間科學(xué)取得了一系列重大突破。例如，通過(guò)對(duì)宇宙微波背景輻射的精確測(cè)量，科學(xué)家們能夠追溯到宇宙大爆炸后的最初瞬間，為宇宙演化理論提供了堅(jiān)實(shí)的證據(jù)。對(duì)黑洞、中子星等極端天體的研究，不僅揭示了物質(zhì)在極端條件下的物理性質(zhì)，也挑戰(zhàn)了人類對(duì)引力和時(shí)空的傳統(tǒng)認(rèn)知。對(duì)系外行星的探測(cè)，更是為尋找外星生命帶來(lái)了希望，激發(fā)了人類對(duì)宇宙生命多樣性的無(wú)限遐想?？臻g科學(xué)的發(fā)展對(duì)基礎(chǔ)科學(xué)的推動(dòng)作用也十分顯著。在微重力環(huán)境下進(jìn)行的物理、化學(xué)和生物學(xué)實(shí)驗(yàn)，為科學(xué)家們提供了全新的研究視角，有助于揭示物質(zhì)的基本性質(zhì)和生命活動(dòng)的本質(zhì)規(guī)律。在空間中開(kāi)展的引力實(shí)驗(yàn)，能夠檢驗(yàn)廣義相對(duì)論等基礎(chǔ)理論，推動(dòng)理論物理學(xué)的發(fā)展?？臻g科學(xué)還與地球科學(xué)、生命科學(xué)等學(xué)科相互交叉融合，促進(jìn)了多學(xué)科的協(xié)同發(fā)展。空間科學(xué)的成果在服務(wù)人類社會(huì)方面也發(fā)揮了重要作用。衛(wèi)星通信、導(dǎo)航和遙感技術(shù)的廣泛應(yīng)用，極大地改變了人們的生活方式，推動(dòng)了全球經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。氣象衛(wèi)星能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)地球的氣象變化，為天氣預(yù)報(bào)和災(zāi)害預(yù)警提供了重要依據(jù)，有助于減少自然災(zāi)害對(duì)人類的影響。資源衛(wèi)星可以對(duì)地球的資源進(jìn)行探測(cè)和評(píng)估，為資源的合理開(kāi)發(fā)和利用提供支持。空間科學(xué)的發(fā)展還帶動(dòng)了一系列高新技術(shù)的進(jìn)步，如材料科學(xué)、電子技術(shù)、信息技術(shù)等，為人類社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展提供了強(qiáng)大的技術(shù)支撐。1.1.2星上自主規(guī)劃方法的研究意義隨著空間科學(xué)任務(wù)的日益復(fù)雜和多樣化，對(duì)航天器的自主性和智能化要求也越來(lái)越高。星上自主規(guī)劃方法作為實(shí)現(xiàn)航天器自主運(yùn)行的關(guān)鍵技術(shù)，具有重要的研究意義。星上自主規(guī)劃方法能夠顯著提升空間科學(xué)任務(wù)的效率。在傳統(tǒng)的空間任務(wù)中，航天器的任務(wù)規(guī)劃和決策主要依賴地面控制中心。由于信號(hào)傳輸存在延遲，地面控制中心無(wú)法實(shí)時(shí)獲取航天器的狀態(tài)信息，導(dǎo)致任務(wù)執(zhí)行效率低下。而星上自主規(guī)劃方法可以使航天器根據(jù)實(shí)時(shí)的任務(wù)需求和自身狀態(tài)，自主地進(jìn)行任務(wù)規(guī)劃和決策，避免了地面控制的延遲，提高了任務(wù)執(zhí)行的效率和響應(yīng)速度。星上自主規(guī)劃方法有助于降低空間科學(xué)任務(wù)的成本。傳統(tǒng)的地面控制方式需要大量的地面設(shè)備和人員投入，成本高昂。采用星上自主規(guī)劃方法后，航天器可以在一定程度上自主運(yùn)行，減少了對(duì)地面控制的依賴，從而降低了任務(wù)的運(yùn)營(yíng)成本。自主規(guī)劃還可以提高資源的利用效率，減少不必要的資源浪費(fèi)，進(jìn)一步降低任務(wù)成本。星上自主規(guī)劃方法能夠增強(qiáng)空間科學(xué)任務(wù)的適應(yīng)性。在空間環(huán)境中，航天器可能會(huì)面臨各種突發(fā)情況和不確定性因素，如空間輻射、軌道變化、設(shè)備故障等。星上自主規(guī)劃方法可以使航天器實(shí)時(shí)感知環(huán)境變化和自身狀態(tài)，及時(shí)調(diào)整任務(wù)規(guī)劃和決策，以適應(yīng)不同的任務(wù)需求和環(huán)境條件，提高任務(wù)的成功率和可靠性。1.2空間科學(xué)機(jī)遇目標(biāo)的提出與挑戰(zhàn)1.2.1機(jī)遇目標(biāo)的定義與范疇空間科學(xué)機(jī)遇目標(biāo)是指在空間科學(xué)探索過(guò)程中，由于天體的特殊活動(dòng)、短暫出現(xiàn)的現(xiàn)象或不可預(yù)測(cè)的事件而產(chǎn)生的具有重要科學(xué)研究?jī)r(jià)值的目標(biāo)。這些目標(biāo)的出現(xiàn)往往具有隨機(jī)性和短暫性，需要航天器能夠及時(shí)捕捉并進(jìn)行觀測(cè)研究。與傳統(tǒng)的空間科學(xué)任務(wù)目標(biāo)不同，機(jī)遇目標(biāo)并非預(yù)先規(guī)劃好的、按部就班進(jìn)行觀測(cè)的對(duì)象，而是在任務(wù)執(zhí)行過(guò)程中突然出現(xiàn)或被發(fā)現(xiàn)的，它們?yōu)榭茖W(xué)家提供了獨(dú)特的研究機(jī)會(huì)，有可能帶來(lái)突破性的科學(xué)發(fā)現(xiàn)。在行星探測(cè)領(lǐng)域，機(jī)遇目標(biāo)可能表現(xiàn)為行星表面的突發(fā)地質(zhì)活動(dòng)，如火星上的大規(guī)模沙塵暴、木星衛(wèi)星上的火山噴發(fā)等。這些現(xiàn)象的發(fā)生時(shí)間和地點(diǎn)難以預(yù)測(cè)，但對(duì)于研究行星的大氣動(dòng)力學(xué)、地質(zhì)演化等具有重要意義。2018年，火星上發(fā)生了一場(chǎng)全球性的沙塵暴，這場(chǎng)沙塵暴覆蓋范圍廣泛，持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)，對(duì)火星的氣候、大氣成分以及表面環(huán)境產(chǎn)生了顯著影響。美國(guó)宇航局的好奇號(hào)火星車和機(jī)遇號(hào)火星車及時(shí)對(duì)這場(chǎng)沙塵暴進(jìn)行了觀測(cè)，獲取了大量關(guān)于火星沙塵暴的形成機(jī)制、傳播規(guī)律以及對(duì)火星環(huán)境影響的數(shù)據(jù)，為科學(xué)家深入研究火星氣候和地質(zhì)演化提供了寶貴的資料。在天體物理觀測(cè)領(lǐng)域，機(jī)遇目標(biāo)則可能是超新星爆發(fā)、伽馬射線暴等高能天體物理現(xiàn)象。超新星爆發(fā)是恒星演化到末期的劇烈爆炸，釋放出的能量極其巨大，其亮度在短時(shí)間內(nèi)可以超過(guò)整個(gè)星系。伽馬射線暴是宇宙中最強(qiáng)烈的電磁輻射現(xiàn)象之一，持續(xù)時(shí)間從幾毫秒到數(shù)小時(shí)不等。這些現(xiàn)象的出現(xiàn)對(duì)于研究恒星演化、宇宙學(xué)以及基本物理規(guī)律具有重要意義。2013年，天文學(xué)家觀測(cè)到了一次伽馬射線暴，這次伽馬射線暴的能量極高，持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)，通過(guò)對(duì)其進(jìn)行觀測(cè)和研究，科學(xué)家們對(duì)宇宙中的高能物理過(guò)程有了更深入的理解，也為驗(yàn)證和發(fā)展相關(guān)理論模型提供了重要依據(jù)。在空間生命科學(xué)領(lǐng)域，機(jī)遇目標(biāo)可能是在行星或衛(wèi)星上發(fā)現(xiàn)的疑似生命跡象，如火星土壤中檢測(cè)到的有機(jī)分子、木衛(wèi)二表面可能存在的液態(tài)水等。這些發(fā)現(xiàn)對(duì)于探索生命的起源和演化、尋找外星生命具有重要的指導(dǎo)意義。2020年，美國(guó)宇航局的毅力號(hào)火星車在火星杰澤羅隕石坑著陸，開(kāi)始對(duì)火星進(jìn)行全面的探測(cè)。在后續(xù)的探測(cè)過(guò)程中，毅力號(hào)在火星土壤中檢測(cè)到了有機(jī)分子，這一發(fā)現(xiàn)引起了科學(xué)界的廣泛關(guān)注，為研究火星上是否存在生命提供了重要線索。1.2.2傳統(tǒng)規(guī)劃方法面臨的挑戰(zhàn)傳統(tǒng)的星上規(guī)劃方法在面對(duì)空間科學(xué)機(jī)遇目標(biāo)時(shí)，存在諸多局限性，主要體現(xiàn)在實(shí)時(shí)性、適應(yīng)性和資源優(yōu)化等方面。傳統(tǒng)規(guī)劃方法的實(shí)時(shí)性較差。傳統(tǒng)的星上任務(wù)規(guī)劃通常是在任務(wù)執(zhí)行前由地面控制中心根據(jù)預(yù)先設(shè)定的任務(wù)目標(biāo)和約束條件進(jìn)行規(guī)劃，并將規(guī)劃好的指令上傳至航天器。由于信號(hào)傳輸存在延遲，當(dāng)?shù)孛婵刂浦行慕邮盏胶教炱靼l(fā)回的關(guān)于機(jī)遇目標(biāo)的信息時(shí)，可能已經(jīng)錯(cuò)過(guò)了最佳觀測(cè)時(shí)機(jī)。而且在任務(wù)執(zhí)行過(guò)程中，若遇到突發(fā)的機(jī)遇目標(biāo)，地面控制中心需要重新進(jìn)行任務(wù)規(guī)劃和指令生成，再將指令上傳至航天器，這個(gè)過(guò)程往往需要較長(zhǎng)時(shí)間，無(wú)法滿足對(duì)機(jī)遇目標(biāo)實(shí)時(shí)觀測(cè)的需求。傳統(tǒng)規(guī)劃方法的適應(yīng)性不足。空間環(huán)境復(fù)雜多變，機(jī)遇目標(biāo)的出現(xiàn)往往伴隨著各種不確定性因素，如目標(biāo)的位置、形態(tài)、活動(dòng)強(qiáng)度等可能隨時(shí)發(fā)生變化。傳統(tǒng)規(guī)劃方法通常是基于預(yù)先設(shè)定的模型和參數(shù)進(jìn)行任務(wù)規(guī)劃，難以快速適應(yīng)這些變化。當(dāng)遇到與預(yù)期情況不同的機(jī)遇目標(biāo)時(shí)，傳統(tǒng)規(guī)劃方法可能無(wú)法及時(shí)調(diào)整任務(wù)規(guī)劃，導(dǎo)致觀測(cè)效果不佳或無(wú)法完成觀測(cè)任務(wù)。傳統(tǒng)規(guī)劃方法在資源優(yōu)化方面存在不足。在空間任務(wù)中，航天器的資源如能源、計(jì)算能力、存儲(chǔ)容量等都是有限的。傳統(tǒng)規(guī)劃方法在面對(duì)機(jī)遇目標(biāo)時(shí)，往往難以在有限的資源條件下實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)遇目標(biāo)的高效觀測(cè)和研究。可能會(huì)出現(xiàn)資源分配不合理的情況，導(dǎo)致某些關(guān)鍵觀測(cè)任務(wù)因資源不足而無(wú)法完成，或者在資源利用上存在浪費(fèi)現(xiàn)象，影響任務(wù)的整體效率和科學(xué)產(chǎn)出。在對(duì)某一特定星系進(jìn)行觀測(cè)時(shí)，傳統(tǒng)規(guī)劃方法可能按照預(yù)先設(shè)定的觀測(cè)計(jì)劃對(duì)星系的各個(gè)區(qū)域進(jìn)行均勻觀測(cè)。當(dāng)該星系中突然出現(xiàn)一顆超新星爆發(fā)這一機(jī)遇目標(biāo)時(shí)，由于傳統(tǒng)規(guī)劃方法無(wú)法及時(shí)調(diào)整資源分配，可能無(wú)法集中足夠的觀測(cè)資源對(duì)超新星進(jìn)行詳細(xì)觀測(cè)，從而錯(cuò)失獲取重要科學(xué)數(shù)據(jù)的機(jī)會(huì)。傳統(tǒng)規(guī)劃方法在面對(duì)機(jī)遇目標(biāo)時(shí)，也難以根據(jù)目標(biāo)的重要性和觀測(cè)價(jià)值，合理地分配能源和計(jì)算資源，導(dǎo)致資源利用效率低下。1.3研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)1.3.1國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀在國(guó)外，星上自主規(guī)劃方法的研究起步較早，取得了一系列具有代表性的成果。美國(guó)國(guó)家航空航天局（NASA）在多個(gè)深空探測(cè)任務(wù)中應(yīng)用了先進(jìn)的星上自主規(guī)劃技術(shù)。在火星探測(cè)任務(wù)中，好奇號(hào)火星車?yán)米灾饕?guī)劃算法，能夠根據(jù)自身的能源、通信和設(shè)備狀態(tài)，以及火星表面的地形和氣象條件，自主規(guī)劃行駛路徑和科學(xué)探測(cè)任務(wù)。當(dāng)遇到復(fù)雜地形或突發(fā)的天氣變化時(shí)，好奇號(hào)能夠及時(shí)調(diào)整任務(wù)規(guī)劃，確保科學(xué)探測(cè)的順利進(jìn)行。這種自主規(guī)劃技術(shù)不僅提高了任務(wù)的執(zhí)行效率，還增強(qiáng)了火星車在復(fù)雜環(huán)境下的生存能力。歐洲空間局（ESA）也在積極開(kāi)展星上自主規(guī)劃方法的研究與應(yīng)用。其在一些衛(wèi)星任務(wù)中，采用了基于模型的自主規(guī)劃方法，通過(guò)建立衛(wèi)星系統(tǒng)和任務(wù)的數(shù)學(xué)模型，對(duì)任務(wù)執(zhí)行過(guò)程進(jìn)行模擬和預(yù)測(cè)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)任務(wù)的優(yōu)化規(guī)劃。在地球觀測(cè)衛(wèi)星任務(wù)中，ESA利用這種方法，根據(jù)不同的觀測(cè)目標(biāo)和任務(wù)要求，合理分配衛(wèi)星的觀測(cè)時(shí)間和能源資源，提高了觀測(cè)數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量。在算法研究方面，國(guó)外學(xué)者提出了多種適用于星上自主規(guī)劃的算法。遺傳算法、模擬退火算法等啟發(fā)式算法被廣泛應(yīng)用于解決任務(wù)規(guī)劃中的資源分配和調(diào)度問(wèn)題。這些算法通過(guò)模擬自然進(jìn)化過(guò)程或物理退火過(guò)程，在搜索空間中尋找最優(yōu)解或近似最優(yōu)解。在多目標(biāo)任務(wù)規(guī)劃中，遺傳算法可以同時(shí)考慮多個(gè)目標(biāo)的優(yōu)化，如最大化科學(xué)探測(cè)收益、最小化能源消耗等，通過(guò)不斷迭代搜索，找到滿足多個(gè)目標(biāo)的最優(yōu)任務(wù)規(guī)劃方案。強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法也在星上自主規(guī)劃中得到了越來(lái)越多的關(guān)注。強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法通過(guò)智能體與環(huán)境的交互，不斷學(xué)習(xí)最優(yōu)的決策策略，以實(shí)現(xiàn)最大化的累積獎(jiǎng)勵(lì)。在衛(wèi)星通信任務(wù)中，利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，衛(wèi)星可以根據(jù)信道狀態(tài)、通信需求等因素，自主調(diào)整通信參數(shù)和策略，提高通信的可靠性和效率。在國(guó)內(nèi)，隨著航天事業(yè)的快速發(fā)展，星上自主規(guī)劃方法的研究也取得了顯著進(jìn)展。近年來(lái)，我國(guó)在多個(gè)空間科學(xué)任務(wù)中成功應(yīng)用了自主規(guī)劃技術(shù)。嫦娥系列月球探測(cè)器在任務(wù)執(zhí)行過(guò)程中，采用了自主規(guī)劃算法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)月球表面的自主巡視探測(cè)和科學(xué)數(shù)據(jù)采集。嫦娥四號(hào)探測(cè)器在月球背面著陸后，利用自主規(guī)劃技術(shù)，根據(jù)月球背面的地形和光照條件，合理規(guī)劃巡視路線和探測(cè)任務(wù)，成功獲取了大量關(guān)于月球背面的科學(xué)數(shù)據(jù)，為我國(guó)的月球科學(xué)研究提供了重要支持。在算法研究方面，國(guó)內(nèi)學(xué)者結(jié)合我國(guó)航天任務(wù)的實(shí)際需求，提出了一系列具有創(chuàng)新性的算法。一些學(xué)者提出了基于約束滿足的任務(wù)規(guī)劃算法，通過(guò)建立任務(wù)的約束條件和目標(biāo)函數(shù)，利用約束傳播和搜索算法，求解滿足約束條件的最優(yōu)任務(wù)規(guī)劃方案。在衛(wèi)星遙感任務(wù)中，這種算法可以考慮衛(wèi)星的軌道、姿態(tài)、成像能力等約束條件，以及不同地面目標(biāo)的觀測(cè)優(yōu)先級(jí)和時(shí)間要求，實(shí)現(xiàn)對(duì)遙感任務(wù)的高效規(guī)劃。國(guó)內(nèi)學(xué)者還在深度學(xué)習(xí)、多智能體系統(tǒng)等領(lǐng)域開(kāi)展了深入研究，并將相關(guān)成果應(yīng)用于星上自主規(guī)劃。利用深度學(xué)習(xí)算法對(duì)衛(wèi)星圖像進(jìn)行處理和分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的自動(dòng)識(shí)別和分類，為任務(wù)規(guī)劃提供更準(zhǔn)確的信息；基于多智能體系統(tǒng)的星上自主規(guī)劃方法，通過(guò)多個(gè)智能體之間的協(xié)作和交互，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜任務(wù)的分布式規(guī)劃和執(zhí)行，提高了系統(tǒng)的靈活性和魯棒性。1.3.2研究趨勢(shì)分析未來(lái)，星上自主規(guī)劃方法將朝著智能化、協(xié)同化、高效化等方向發(fā)展。智能化是星上自主規(guī)劃方法的重要發(fā)展趨勢(shì)。隨著人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步，深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)將在星上自主規(guī)劃中得到更廣泛的應(yīng)用。深度學(xué)習(xí)算法可以對(duì)大量的空間科學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和分析，提取數(shù)據(jù)中的特征和規(guī)律，為任務(wù)規(guī)劃提供更準(zhǔn)確的信息和決策支持。通過(guò)對(duì)歷史觀測(cè)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)模型可以預(yù)測(cè)天體的運(yùn)動(dòng)軌跡和變化趨勢(shì)，幫助航天器提前規(guī)劃觀測(cè)任務(wù)，提高觀測(cè)的成功率。強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法則可以使航天器在復(fù)雜的空間環(huán)境中，通過(guò)與環(huán)境的交互不斷學(xué)習(xí)最優(yōu)的決策策略，實(shí)現(xiàn)自主決策和任務(wù)執(zhí)行。在面對(duì)突發(fā)的機(jī)遇目標(biāo)時(shí)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可以使航天器迅速調(diào)整任務(wù)規(guī)劃，以最佳的方式對(duì)目標(biāo)進(jìn)行觀測(cè)和研究。協(xié)同化也是星上自主規(guī)劃方法的發(fā)展方向之一。未來(lái)的空間科學(xué)任務(wù)將越來(lái)越復(fù)雜，往往需要多個(gè)航天器之間的協(xié)同合作。在太陽(yáng)系探測(cè)任務(wù)中，可能需要多個(gè)探測(cè)器分別對(duì)不同的行星、衛(wèi)星進(jìn)行探測(cè)，并通過(guò)數(shù)據(jù)共享和協(xié)同規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)太陽(yáng)系的全面研究。因此，星上自主規(guī)劃方法需要具備協(xié)同化的能力，能夠?qū)崿F(xiàn)多個(gè)航天器之間的任務(wù)分配、資源共享和協(xié)同決策。通過(guò)建立多航天器協(xié)同規(guī)劃模型，利用分布式計(jì)算和通信技術(shù)，實(shí)現(xiàn)多個(gè)航天器之間的高效協(xié)同，提高任務(wù)的整體效率和科學(xué)產(chǎn)出。高效化是星上自主規(guī)劃方法始終追求的目標(biāo)。在有限的資源條件下，提高任務(wù)規(guī)劃的效率和質(zhì)量是關(guān)鍵。未來(lái)，將通過(guò)優(yōu)化算法和模型，提高任務(wù)規(guī)劃的計(jì)算速度和精度。采用并行計(jì)算技術(shù)，加速算法的求解過(guò)程，使航天器能夠在更短的時(shí)間內(nèi)完成任務(wù)規(guī)劃。還將研究更高效的資源管理和調(diào)度策略，實(shí)現(xiàn)對(duì)航天器資源的合理分配和利用，提高資源的利用效率，降低任務(wù)成本。二、星上自主規(guī)劃技術(shù)概述2.1星上自主規(guī)劃技術(shù)的定義與特點(diǎn)2.1.1技術(shù)定義星上自主規(guī)劃技術(shù)是指在無(wú)人航天器（如衛(wèi)星、探測(cè)器等）上，自主進(jìn)行任務(wù)規(guī)劃、決策和執(zhí)行的技術(shù)體系，旨在實(shí)現(xiàn)空間科學(xué)探索或達(dá)成其他特定目標(biāo)。該技術(shù)賦予航天器獨(dú)立思考和行動(dòng)的能力，使其能夠在復(fù)雜多變的空間環(huán)境中，依據(jù)實(shí)時(shí)獲取的任務(wù)需求、自身狀態(tài)以及外部環(huán)境信息，自主制定合理的任務(wù)執(zhí)行計(jì)劃，并靈活調(diào)整決策，以確保任務(wù)高效、可靠地完成。在火星探測(cè)任務(wù)中，探測(cè)器需要穿越漫長(zhǎng)的星際空間，歷經(jīng)復(fù)雜的軌道轉(zhuǎn)移和姿態(tài)調(diào)整，最終成功著陸火星并開(kāi)展科學(xué)探測(cè)。在這個(gè)過(guò)程中，星上自主規(guī)劃技術(shù)發(fā)揮著關(guān)鍵作用。探測(cè)器依靠自身搭載的傳感器，實(shí)時(shí)感知周圍環(huán)境的變化，如與火星的距離、火星的引力場(chǎng)、太陽(yáng)輻射強(qiáng)度等，同時(shí)監(jiān)測(cè)自身的設(shè)備狀態(tài)，包括能源儲(chǔ)備、通信鏈路質(zhì)量、儀器健康狀況等。根據(jù)這些實(shí)時(shí)信息，探測(cè)器自主規(guī)劃軌道機(jī)動(dòng)策略，精確計(jì)算推進(jìn)劑的使用量和發(fā)動(dòng)機(jī)的工作時(shí)間，以確保準(zhǔn)確進(jìn)入火星軌道。在著陸階段，探測(cè)器自主分析火星表面的地形地貌，選擇安全的著陸區(qū)域，并自主控制著陸過(guò)程中的姿態(tài)和速度，實(shí)現(xiàn)軟著陸。一旦成功著陸，探測(cè)器又能自主規(guī)劃科學(xué)探測(cè)任務(wù)，根據(jù)不同的科學(xué)目標(biāo)和火星表面的實(shí)際情況，合理安排各類儀器的工作時(shí)間和觀測(cè)順序，如利用火星車的相機(jī)對(duì)火星表面進(jìn)行全景拍攝，使用光譜儀分析火星土壤和巖石的成分等。星上自主規(guī)劃技術(shù)涵蓋了多個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。任務(wù)規(guī)劃環(huán)節(jié)是根據(jù)任務(wù)目標(biāo)和約束條件，制定詳細(xì)的任務(wù)執(zhí)行步驟和時(shí)間安排，包括確定觀測(cè)目標(biāo)、選擇觀測(cè)儀器、規(guī)劃觀測(cè)路徑等。決策環(huán)節(jié)則是在任務(wù)執(zhí)行過(guò)程中，根據(jù)實(shí)時(shí)獲取的信息，對(duì)任務(wù)規(guī)劃進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，如當(dāng)遇到突發(fā)的空間環(huán)境變化或設(shè)備故障時(shí)，能夠及時(shí)做出決策，改變觀測(cè)計(jì)劃或采取相應(yīng)的應(yīng)對(duì)措施。執(zhí)行環(huán)節(jié)負(fù)責(zé)按照規(guī)劃和決策結(jié)果，控制航天器的各個(gè)系統(tǒng)協(xié)同工作，完成各項(xiàng)任務(wù)操作，如控制衛(wèi)星的姿態(tài)調(diào)整、軌道機(jī)動(dòng)、載荷設(shè)備的啟動(dòng)和停止等。2.1.2技術(shù)特點(diǎn)星上自主規(guī)劃技術(shù)具有高自主性、自適應(yīng)性、靈活性和魯棒性等顯著特點(diǎn)。高自主性是星上自主規(guī)劃技術(shù)的核心特征。航天器能夠在無(wú)人干預(yù)的情況下，獨(dú)立完成任務(wù)規(guī)劃、決策和執(zhí)行的全過(guò)程。這意味著航天器不再依賴地面控制中心的實(shí)時(shí)指令，能夠根據(jù)自身的判斷和分析，自主地做出決策并采取行動(dòng)。在深空探測(cè)任務(wù)中，由于信號(hào)傳輸延遲巨大，地面控制中心無(wú)法實(shí)時(shí)對(duì)航天器進(jìn)行控制。此時(shí)，航天器依靠高自主性的星上自主規(guī)劃技術(shù)，能夠自主應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜情況，如自主調(diào)整軌道以避開(kāi)太空碎片的撞擊，自主選擇合適的觀測(cè)時(shí)機(jī)和觀測(cè)目標(biāo)，從而確保任務(wù)的順利進(jìn)行。自適應(yīng)性是星上自主規(guī)劃技術(shù)的重要特性。航天器能夠根據(jù)實(shí)時(shí)的環(huán)境變化和任務(wù)需求，自動(dòng)調(diào)整任務(wù)規(guī)劃和決策策略?？臻g環(huán)境復(fù)雜多變，存在著各種不確定性因素，如空間輻射、太陽(yáng)活動(dòng)、軌道攝動(dòng)等，這些因素都可能對(duì)航天器的任務(wù)執(zhí)行產(chǎn)生影響。星上自主規(guī)劃技術(shù)通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)環(huán)境參數(shù)和自身狀態(tài)，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)變化并做出相應(yīng)的調(diào)整。當(dāng)衛(wèi)星遭遇空間輻射增強(qiáng)時(shí)，能夠自動(dòng)調(diào)整電子設(shè)備的工作模式，降低輻射對(duì)設(shè)備的損害；當(dāng)探測(cè)器發(fā)現(xiàn)目標(biāo)天體的狀態(tài)發(fā)生變化時(shí)，能夠及時(shí)調(diào)整觀測(cè)計(jì)劃，獲取更有價(jià)值的科學(xué)數(shù)據(jù)。靈活性是星上自主規(guī)劃技術(shù)的又一突出特點(diǎn)。航天器能夠根據(jù)不同的任務(wù)需求和目標(biāo)，快速生成多樣化的任務(wù)規(guī)劃方案。在執(zhí)行空間科學(xué)觀測(cè)任務(wù)時(shí)，可能需要對(duì)不同的天體進(jìn)行觀測(cè)，每個(gè)天體的觀測(cè)要求和科學(xué)目標(biāo)都不盡相同。星上自主規(guī)劃技術(shù)能夠根據(jù)這些差異，靈活地制定觀測(cè)計(jì)劃，包括選擇合適的觀測(cè)儀器、確定觀測(cè)角度和時(shí)間、規(guī)劃數(shù)據(jù)采集和傳輸方式等。航天器還能夠根據(jù)任務(wù)的優(yōu)先級(jí)和資源的可用性，靈活調(diào)整任務(wù)執(zhí)行順序，確保重要任務(wù)優(yōu)先完成。魯棒性是星上自主規(guī)劃技術(shù)不可或缺的特性。航天器在面對(duì)各種干擾和故障時(shí)，能夠保持任務(wù)執(zhí)行的穩(wěn)定性和可靠性?？臻g環(huán)境中的干擾因素眾多，如電磁干擾、溫度變化、機(jī)械振動(dòng)等，這些都可能導(dǎo)致航天器的設(shè)備出現(xiàn)故障或性能下降。星上自主規(guī)劃技術(shù)通過(guò)采用冗余設(shè)計(jì)、故障診斷和容錯(cuò)控制等手段，能夠有效地應(yīng)對(duì)這些問(wèn)題。當(dāng)某個(gè)設(shè)備出現(xiàn)故障時(shí)，系統(tǒng)能夠自動(dòng)切換到備用設(shè)備，繼續(xù)完成任務(wù)；當(dāng)受到電磁干擾時(shí)，能夠自動(dòng)調(diào)整通信頻率和編碼方式，確保通信的穩(wěn)定。2.2星上自主規(guī)劃技術(shù)的發(fā)展歷程2.2.1起步階段（20世紀(jì)80年代-90年代）20世紀(jì)80年代至90年代是星上自主規(guī)劃技術(shù)的起步階段。在這一時(shí)期，隨著空間技術(shù)的不斷發(fā)展，人們對(duì)航天器的自主性提出了初步需求。衛(wèi)星和探測(cè)器開(kāi)始引入星上自主導(dǎo)航和控制技術(shù)，主要解決無(wú)人航天器的姿態(tài)控制、軌道保持等基本問(wèn)題。在姿態(tài)控制方面，早期的航天器主要采用簡(jiǎn)單的控制算法和硬件設(shè)備。通過(guò)安裝在航天器上的陀螺儀、加速度計(jì)等傳感器，實(shí)時(shí)測(cè)量航天器的姿態(tài)信息，并將這些信息傳輸給星上計(jì)算機(jī)。星上計(jì)算機(jī)根據(jù)預(yù)設(shè)的控制算法，計(jì)算出需要施加的控制力矩，然后通過(guò)執(zhí)行機(jī)構(gòu)，如噴氣發(fā)動(dòng)機(jī)或反作用飛輪，對(duì)航天器的姿態(tài)進(jìn)行調(diào)整。這種自主姿態(tài)控制技術(shù)的應(yīng)用，使得航天器能夠在一定程度上保持穩(wěn)定的姿態(tài)，為后續(xù)的科學(xué)觀測(cè)和任務(wù)執(zhí)行提供了基礎(chǔ)。在軌道保持方面，隨著衛(wèi)星和探測(cè)器的軌道高度和運(yùn)行時(shí)間的增加，軌道攝動(dòng)等因素對(duì)航天器的軌道穩(wěn)定性產(chǎn)生了越來(lái)越大的影響。為了解決這一問(wèn)題，星上自主規(guī)劃技術(shù)開(kāi)始引入軌道保持算法。通過(guò)對(duì)航天器軌道參數(shù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和計(jì)算，星上計(jì)算機(jī)能夠預(yù)測(cè)軌道的變化趨勢(shì)，并根據(jù)需要制定軌道機(jī)動(dòng)計(jì)劃。利用航天器上的推進(jìn)系統(tǒng)，按照計(jì)劃進(jìn)行軌道機(jī)動(dòng)，以保持航天器在預(yù)定的軌道上運(yùn)行。這種自主軌道保持技術(shù)的應(yīng)用，不僅提高了航天器的軌道穩(wěn)定性，還延長(zhǎng)了航天器的使用壽命。美國(guó)宇航局（NASA）在這一時(shí)期的航天任務(wù)中取得了重要進(jìn)展。在1989年發(fā)射的伽利略號(hào)木星探測(cè)器任務(wù)中，伽利略號(hào)搭載了自主導(dǎo)航和控制設(shè)備，能夠在飛行過(guò)程中自主調(diào)整姿態(tài)和軌道，以確保準(zhǔn)確抵達(dá)木星并對(duì)其進(jìn)行科學(xué)探測(cè)。在長(zhǎng)達(dá)6年的飛行過(guò)程中，伽利略號(hào)依靠自主導(dǎo)航系統(tǒng)，根據(jù)實(shí)時(shí)獲取的天體引力場(chǎng)信息和自身位置信息，不斷調(diào)整軌道參數(shù)，成功穿越了小行星帶，并最終進(jìn)入木星軌道。在木星探測(cè)階段，伽利略號(hào)利用自主姿態(tài)控制技術(shù)，穩(wěn)定地對(duì)木星及其衛(wèi)星進(jìn)行了多方位的觀測(cè)，獲取了大量關(guān)于木星大氣、磁場(chǎng)、衛(wèi)星地質(zhì)等方面的珍貴數(shù)據(jù)。歐洲空間局（ESA）也在積極開(kāi)展相關(guān)研究。1990年發(fā)射的赫歇爾空間天文臺(tái)，在設(shè)計(jì)上考慮了一定的自主性。它采用了自主的姿態(tài)控制和軌道調(diào)整技術(shù)，能夠在太空中保持穩(wěn)定的觀測(cè)姿態(tài)，并根據(jù)任務(wù)需求進(jìn)行軌道機(jī)動(dòng)。在觀測(cè)過(guò)程中，赫歇爾空間天文臺(tái)能夠自主調(diào)整觀測(cè)方向，對(duì)不同的天體目標(biāo)進(jìn)行觀測(cè)，為天文學(xué)研究提供了重要的數(shù)據(jù)支持。2.2.2發(fā)展階段（21世紀(jì)初-2010年）21世紀(jì)初至2010年是星上自主規(guī)劃技術(shù)的發(fā)展階段。隨著空間科學(xué)探測(cè)需求的不斷增長(zhǎng)，對(duì)航天器的自主性和智能化要求也日益提高，星上自主規(guī)劃技術(shù)逐漸得到重視和廣泛應(yīng)用，主要涉及探測(cè)器著陸、資源優(yōu)化配置等方面。在探測(cè)器著陸方面，這一時(shí)期的火星探測(cè)任務(wù)成為了星上自主規(guī)劃技術(shù)應(yīng)用的重要領(lǐng)域?；鹦翘綔y(cè)器在著陸過(guò)程中，需要面對(duì)復(fù)雜的火星大氣環(huán)境、地形地貌以及信號(hào)傳輸延遲等問(wèn)題，對(duì)自主規(guī)劃和決策能力提出了極高的要求。美國(guó)宇航局的勇氣號(hào)和機(jī)遇號(hào)火星探測(cè)器在2004年成功著陸火星。它們采用了先進(jìn)的星上自主規(guī)劃技術(shù)，在著陸前，通過(guò)對(duì)火星表面的地形進(jìn)行遙感探測(cè)和分析，自主選擇安全的著陸區(qū)域。在著陸過(guò)程中，探測(cè)器能夠根據(jù)實(shí)時(shí)的速度、高度和姿態(tài)信息，自主調(diào)整降落傘的打開(kāi)時(shí)機(jī)和著陸發(fā)動(dòng)機(jī)的工作參數(shù)，實(shí)現(xiàn)軟著陸。在火星表面的探測(cè)任務(wù)中，勇氣號(hào)和機(jī)遇號(hào)還能夠根據(jù)自身的能源、設(shè)備狀態(tài)以及科學(xué)目標(biāo)，自主規(guī)劃行駛路徑和探測(cè)任務(wù)，對(duì)火星的巖石、土壤等進(jìn)行詳細(xì)的分析和研究。在資源優(yōu)化配置方面，隨著航天器搭載的儀器設(shè)備越來(lái)越多，對(duì)能源、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和傳輸?shù)荣Y源的需求也日益增加，如何在有限的資源條件下實(shí)現(xiàn)任務(wù)的最優(yōu)執(zhí)行成為了關(guān)鍵問(wèn)題。衛(wèi)星通信系統(tǒng)中，需要合理分配通信帶寬和時(shí)間資源，以滿足不同用戶的通信需求。一些衛(wèi)星采用了星上自主規(guī)劃技術(shù)，根據(jù)用戶的優(yōu)先級(jí)和通信需求，動(dòng)態(tài)調(diào)整通信資源的分配。當(dāng)有緊急通信任務(wù)時(shí)，衛(wèi)星能夠自動(dòng)將更多的通信資源分配給該任務(wù)，確保通信的及時(shí)性和可靠性。在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和傳輸方面，星上自主規(guī)劃技術(shù)能夠根據(jù)數(shù)據(jù)的重要性和時(shí)效性，合理安排數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和傳輸順序。對(duì)于重要的科學(xué)數(shù)據(jù)，優(yōu)先進(jìn)行存儲(chǔ)和傳輸，以保證數(shù)據(jù)的完整性和安全性。日本的隼鳥(niǎo)號(hào)小行星探測(cè)器在2003年發(fā)射，它在任務(wù)執(zhí)行過(guò)程中也充分應(yīng)用了星上自主規(guī)劃技術(shù)。隼鳥(niǎo)號(hào)在前往小行星糸川的過(guò)程中，需要進(jìn)行多次軌道機(jī)動(dòng)和姿態(tài)調(diào)整，以確保準(zhǔn)確抵達(dá)目標(biāo)小行星。在小行星探測(cè)階段，隼鳥(niǎo)號(hào)利用自主規(guī)劃技術(shù)，根據(jù)小行星的形狀、表面特征以及自身的位置和姿態(tài)，自主規(guī)劃采樣任務(wù)，成功采集到了小行星的樣本并帶回地球。這一任務(wù)的成功，不僅證明了星上自主規(guī)劃技術(shù)在深空探測(cè)任務(wù)中的可行性，也為后續(xù)的小行星探測(cè)任務(wù)提供了寶貴的經(jīng)驗(yàn)。2.2.3深化階段（2010年至今）2010年至今是星上自主規(guī)劃技術(shù)的深化階段。隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，星上自主規(guī)劃技術(shù)得到了進(jìn)一步的發(fā)展和完善，涉及更復(fù)雜、多樣化的任務(wù)規(guī)劃、決策和執(zhí)行問(wèn)題。在復(fù)雜任務(wù)規(guī)劃方面，火星探測(cè)任務(wù)不斷向縱深發(fā)展，對(duì)星上自主規(guī)劃技術(shù)提出了更高的要求。美國(guó)宇航局的好奇號(hào)火星探測(cè)器于2012年成功著陸火星，它采用了先進(jìn)的人工智能算法和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了更復(fù)雜的任務(wù)規(guī)劃和決策。好奇號(hào)能夠根據(jù)火星表面的實(shí)時(shí)環(huán)境信息，如地形、氣象、地質(zhì)等，自主規(guī)劃行駛路徑和科學(xué)探測(cè)任務(wù)。當(dāng)遇到復(fù)雜地形時(shí)，好奇號(hào)能夠利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)地形數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)，選擇最優(yōu)的行駛路徑，避免陷入危險(xiǎn)區(qū)域。在科學(xué)探測(cè)任務(wù)中，好奇號(hào)能夠根據(jù)對(duì)火星巖石和土壤的分析結(jié)果，自主調(diào)整探測(cè)策略，對(duì)感興趣的區(qū)域進(jìn)行更深入的研究。在決策方面，星上自主規(guī)劃技術(shù)開(kāi)始引入深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，使航天器能夠更準(zhǔn)確地感知環(huán)境變化和任務(wù)需求，并做出更合理的決策。衛(wèi)星在面對(duì)空間環(huán)境的復(fù)雜變化，如空間輻射、太陽(yáng)活動(dòng)等，以及自身設(shè)備的故障時(shí)，能夠利用深度學(xué)習(xí)算法對(duì)大量的歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和分析，快速準(zhǔn)確地判斷故障類型和原因，并制定相應(yīng)的應(yīng)對(duì)策略。當(dāng)衛(wèi)星檢測(cè)到某一設(shè)備出現(xiàn)異常時(shí)，深度學(xué)習(xí)模型能夠根據(jù)以往的故障案例和當(dāng)前的設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)，快速判斷故障的嚴(yán)重程度和可能的影響范圍，然后自主決策是否需要切換到備用設(shè)備，或者調(diào)整任務(wù)計(jì)劃以避免故障對(duì)任務(wù)執(zhí)行的影響。在執(zhí)行方面，星上自主規(guī)劃技術(shù)通過(guò)與先進(jìn)的硬件設(shè)備相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了更高效、可靠的任務(wù)執(zhí)行。一些衛(wèi)星采用了高性能的星上計(jì)算機(jī)和先進(jìn)的傳感器技術(shù)，能夠?qū)崟r(shí)處理大量的任務(wù)數(shù)據(jù)，并快速準(zhǔn)確地控制航天器的各個(gè)系統(tǒng)。在衛(wèi)星的姿態(tài)控制和軌道機(jī)動(dòng)中，利用高精度的傳感器實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)航天器的姿態(tài)和軌道參數(shù)，通過(guò)星上計(jì)算機(jī)的快速計(jì)算和控制指令的及時(shí)發(fā)送，實(shí)現(xiàn)對(duì)航天器姿態(tài)和軌道的精確控制。中國(guó)的嫦娥系列月球探測(cè)器在這一時(shí)期也取得了顯著的成就。嫦娥三號(hào)和嫦娥四號(hào)探測(cè)器分別于2013年和2018年成功實(shí)現(xiàn)月球軟著陸和月球背面軟著陸。它們采用了自主導(dǎo)航、自主避障、自主控制等一系列先進(jìn)的星上自主規(guī)劃技術(shù)，在復(fù)雜的月球環(huán)境中完成了多項(xiàng)科學(xué)探測(cè)任務(wù)。嫦娥三號(hào)在著陸過(guò)程中，利用自主導(dǎo)航系統(tǒng)對(duì)月球表面進(jìn)行高精度的測(cè)繪和分析，自主選擇安全的著陸點(diǎn)，并通過(guò)自主控制技術(shù)實(shí)現(xiàn)了精確的軟著陸。在月球表面的探測(cè)任務(wù)中，嫦娥三號(hào)的玉兔號(hào)月球車能夠根據(jù)地形和科學(xué)目標(biāo)，自主規(guī)劃行駛路徑和探測(cè)任務(wù)，對(duì)月球的地質(zhì)、資源等進(jìn)行了詳細(xì)的研究。嫦娥四號(hào)更是首次實(shí)現(xiàn)了人類探測(cè)器在月球背面的軟著陸和巡視探測(cè)，它在任務(wù)執(zhí)行過(guò)程中，克服了月球背面通信困難、地形復(fù)雜等諸多挑戰(zhàn)，充分利用星上自主規(guī)劃技術(shù)，成功完成了多項(xiàng)科學(xué)探測(cè)任務(wù)，為人類對(duì)月球的認(rèn)識(shí)做出了重要貢獻(xiàn)。2.3星上自主規(guī)劃技術(shù)的研究現(xiàn)狀與趨勢(shì)2.3.1現(xiàn)狀分析在算法研究方面，多種先進(jìn)算法被廣泛應(yīng)用于星上自主規(guī)劃。啟發(fā)式算法如遺傳算法、模擬退火算法等，在解決任務(wù)規(guī)劃中的資源分配和調(diào)度問(wèn)題上發(fā)揮了重要作用。遺傳算法通過(guò)模擬生物進(jìn)化過(guò)程中的選擇、交叉和變異操作，在搜索空間中尋找最優(yōu)解或近似最優(yōu)解。在多衛(wèi)星協(xié)同觀測(cè)任務(wù)中，遺傳算法可以根據(jù)不同衛(wèi)星的性能特點(diǎn)、觀測(cè)能力以及任務(wù)需求，對(duì)觀測(cè)任務(wù)進(jìn)行合理分配，優(yōu)化衛(wèi)星的觀測(cè)時(shí)間和觀測(cè)順序，從而實(shí)現(xiàn)觀測(cè)資源的高效利用。模擬退火算法則基于固體退火原理，在解空間中進(jìn)行隨機(jī)搜索，通過(guò)控制溫度參數(shù)來(lái)平衡全局搜索和局部搜索能力，以避免陷入局部最優(yōu)解。在衛(wèi)星軌道機(jī)動(dòng)規(guī)劃中，模擬退火算法可以考慮多種約束條件，如燃料消耗、軌道精度要求等，尋找最優(yōu)的軌道機(jī)動(dòng)方案。強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法近年來(lái)在星上自主規(guī)劃中得到了越來(lái)越多的關(guān)注。強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法通過(guò)智能體與環(huán)境的交互，根據(jù)環(huán)境反饋的獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)的決策策略。在衛(wèi)星通信任務(wù)中，衛(wèi)星可以作為智能體，根據(jù)信道狀態(tài)、通信需求等環(huán)境信息，自主調(diào)整通信參數(shù)和策略，如選擇合適的通信頻率、調(diào)制方式和功率分配等，以提高通信的可靠性和效率。通過(guò)不斷的學(xué)習(xí)和優(yōu)化，衛(wèi)星能夠在不同的通信環(huán)境下做出最優(yōu)的決策，適應(yīng)復(fù)雜多變的空間通信環(huán)境。深度學(xué)習(xí)算法也逐漸應(yīng)用于星上自主規(guī)劃。深度學(xué)習(xí)算法通過(guò)構(gòu)建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和分析，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜問(wèn)題的建模和預(yù)測(cè)。在衛(wèi)星圖像識(shí)別和目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中，深度學(xué)習(xí)算法可以對(duì)衛(wèi)星獲取的海量圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，自動(dòng)識(shí)別出感興趣的目標(biāo)，如城市、農(nóng)田、森林等，為后續(xù)的任務(wù)規(guī)劃提供準(zhǔn)確的信息支持。利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)衛(wèi)星拍攝的地球表面圖像進(jìn)行分析，能夠快速準(zhǔn)確地識(shí)別出不同的地物類型，幫助衛(wèi)星規(guī)劃最佳的觀測(cè)路徑和觀測(cè)時(shí)間，以獲取更有價(jià)值的圖像數(shù)據(jù)。在模型構(gòu)建方面，研究人員針對(duì)不同的空間科學(xué)任務(wù)和航天器特點(diǎn)，建立了多種任務(wù)規(guī)劃模型。基于約束滿足的任務(wù)規(guī)劃模型，通過(guò)定義任務(wù)的各種約束條件，如時(shí)間約束、資源約束、設(shè)備能力約束等，以及目標(biāo)函數(shù)，利用約束傳播和搜索算法來(lái)求解滿足約束條件的最優(yōu)任務(wù)規(guī)劃方案。在衛(wèi)星遙感任務(wù)中，這種模型可以考慮衛(wèi)星的軌道、姿態(tài)、成像能力等約束條件，以及不同地面目標(biāo)的觀測(cè)優(yōu)先級(jí)和時(shí)間要求，實(shí)現(xiàn)對(duì)遙感任務(wù)的高效規(guī)劃。通過(guò)建立衛(wèi)星軌道與地面目標(biāo)的可見(jiàn)性模型，結(jié)合衛(wèi)星的成像時(shí)間和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力等約束條件，為不同的地面目標(biāo)分配合理的觀測(cè)時(shí)間和觀測(cè)資源，確保在有限的時(shí)間內(nèi)獲取更多有價(jià)值的遙感數(shù)據(jù)?；诙嘀悄荏w系統(tǒng)的任務(wù)規(guī)劃模型也得到了廣泛研究。多智能體系統(tǒng)由多個(gè)具有自主決策能力的智能體組成，每個(gè)智能體可以根據(jù)自身的感知和任務(wù)需求，與其他智能體進(jìn)行協(xié)作和交互，共同完成復(fù)雜的任務(wù)。在深空探測(cè)任務(wù)中，多個(gè)探測(cè)器可以看作是不同的智能體，它們通過(guò)相互協(xié)作和信息共享，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)天體的全方位探測(cè)。一個(gè)探測(cè)器負(fù)責(zé)對(duì)天體的表面進(jìn)行高分辨率成像，另一個(gè)探測(cè)器則負(fù)責(zé)對(duì)天體的磁場(chǎng)和輻射環(huán)境進(jìn)行探測(cè)，它們通過(guò)協(xié)同規(guī)劃觀測(cè)任務(wù)和數(shù)據(jù)傳輸，提高了探測(cè)任務(wù)的效率和科學(xué)性。在硬件支持方面，隨著航天技術(shù)的不斷發(fā)展，星上計(jì)算機(jī)的性能得到了顯著提升。高性能的星上計(jì)算機(jī)能夠快速處理大量的任務(wù)數(shù)據(jù)，為星上自主規(guī)劃提供了強(qiáng)大的計(jì)算支持。采用多核處理器、高速緩存和大容量?jī)?nèi)存的星上計(jì)算機(jī)，能夠在短時(shí)間內(nèi)完成復(fù)雜的任務(wù)規(guī)劃算法的計(jì)算，實(shí)現(xiàn)對(duì)任務(wù)的實(shí)時(shí)規(guī)劃和調(diào)整。一些新型的星上計(jì)算機(jī)還具備低功耗、高可靠性的特點(diǎn)，能夠在惡劣的空間環(huán)境下穩(wěn)定運(yùn)行，確保星上自主規(guī)劃系統(tǒng)的正常工作。傳感器技術(shù)的進(jìn)步也為星上自主規(guī)劃提供了更準(zhǔn)確、豐富的信息。高精度的星敏感器、陀螺儀、加速度計(jì)等傳感器，能夠?qū)崟r(shí)獲取航天器的姿態(tài)、位置和運(yùn)動(dòng)狀態(tài)等信息，為任務(wù)規(guī)劃提供了可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。高分辨率的光學(xué)相機(jī)、光譜儀等載荷傳感器，能夠獲取目標(biāo)天體的詳細(xì)信息，幫助航天器更好地規(guī)劃觀測(cè)任務(wù)。通過(guò)星敏感器和陀螺儀的協(xié)同工作，航天器可以精確地確定自身的姿態(tài)，從而更準(zhǔn)確地指向目標(biāo)天體進(jìn)行觀測(cè)。光譜儀則可以對(duì)目標(biāo)天體的物質(zhì)成分進(jìn)行分析，為航天器的任務(wù)規(guī)劃提供科學(xué)依據(jù)。2.3.2趨勢(shì)展望未來(lái)，星上自主規(guī)劃技術(shù)將朝著智能化、協(xié)同化、與新興技術(shù)融合等方向發(fā)展。智能化是星上自主規(guī)劃技術(shù)發(fā)展的核心趨勢(shì)。隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)將在星上自主規(guī)劃中發(fā)揮更加重要的作用。深度學(xué)習(xí)算法將能夠?qū)Ω鼜?fù)雜的空間科學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析和理解，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的更準(zhǔn)確識(shí)別和分類，為任務(wù)規(guī)劃提供更精準(zhǔn)的信息。通過(guò)對(duì)大量歷史觀測(cè)數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)，模型可以預(yù)測(cè)天體的活動(dòng)規(guī)律和變化趨勢(shì)，幫助航天器提前規(guī)劃觀測(cè)任務(wù)，提高觀測(cè)的成功率。強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法將使航天器能夠在更復(fù)雜的空間環(huán)境中，通過(guò)與環(huán)境的實(shí)時(shí)交互，不斷學(xué)習(xí)和優(yōu)化決策策略，實(shí)現(xiàn)更高效的自主決策和任務(wù)執(zhí)行。在面對(duì)突發(fā)的空間環(huán)境變化或設(shè)備故障時(shí)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法能夠使航天器迅速做出最優(yōu)決策，調(diào)整任務(wù)規(guī)劃，確保任務(wù)的順利進(jìn)行。協(xié)同化是星上自主規(guī)劃技術(shù)的重要發(fā)展方向。未來(lái)的空間科學(xué)任務(wù)將越來(lái)越復(fù)雜，往往需要多個(gè)航天器之間的緊密協(xié)同合作。在太陽(yáng)系探測(cè)任務(wù)中，可能需要多個(gè)探測(cè)器分別對(duì)不同的行星、衛(wèi)星進(jìn)行探測(cè)，并通過(guò)數(shù)據(jù)共享和協(xié)同規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)太陽(yáng)系的全面研究。因此，星上自主規(guī)劃技術(shù)需要具備更強(qiáng)的協(xié)同化能力，能夠?qū)崿F(xiàn)多個(gè)航天器之間的任務(wù)分配、資源共享和協(xié)同決策。通過(guò)建立高效的多航天器協(xié)同規(guī)劃模型，利用分布式計(jì)算和通信技術(shù)，實(shí)現(xiàn)多個(gè)航天器之間的實(shí)時(shí)信息交互和任務(wù)協(xié)同，提高任務(wù)的整體效率和科學(xué)產(chǎn)出。在多衛(wèi)星星座任務(wù)中，各衛(wèi)星之間可以通過(guò)協(xié)同規(guī)劃，合理分配觀測(cè)任務(wù)和數(shù)據(jù)傳輸時(shí)間，避免觀測(cè)沖突，提高星座的整體觀測(cè)能力。與新興技術(shù)的融合將為星上自主規(guī)劃技術(shù)帶來(lái)新的發(fā)展機(jī)遇。量子計(jì)算技術(shù)的發(fā)展有望大幅提高任務(wù)規(guī)劃算法的計(jì)算速度，解決目前復(fù)雜任務(wù)規(guī)劃中計(jì)算時(shí)間過(guò)長(zhǎng)的問(wèn)題。量子計(jì)算機(jī)利用量子比特的并行計(jì)算能力，能夠在極短的時(shí)間內(nèi)搜索龐大的解空間，找到最優(yōu)的任務(wù)規(guī)劃方案。區(qū)塊鏈技術(shù)的應(yīng)用可以增強(qiáng)星上數(shù)據(jù)的安全性和可信度，確保任務(wù)規(guī)劃過(guò)程中數(shù)據(jù)的完整性和不可篡改。通過(guò)區(qū)塊鏈的分布式賬本和加密技術(shù)，航天器之間的數(shù)據(jù)傳輸和共享將更加安全可靠，防止數(shù)據(jù)被惡意篡改或竊取。邊緣計(jì)算技術(shù)可以在航天器本地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理和分析，減少數(shù)據(jù)傳輸量，提高任務(wù)響應(yīng)速度。在衛(wèi)星遙感任務(wù)中，利用邊緣計(jì)算技術(shù)，衛(wèi)星可以在星上對(duì)獲取的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，提取關(guān)鍵信息，只將重要的數(shù)據(jù)傳輸回地面，減輕了數(shù)據(jù)傳輸?shù)膲毫Γ岣吡巳蝿?wù)執(zhí)行的效率。三、面向空間科學(xué)機(jī)遇目標(biāo)的星上自主規(guī)劃方法3.1基于多智能體的星上自主規(guī)劃方法3.1.1多智能體系統(tǒng)原理多智能體系統(tǒng)（Multi-AgentSystems，MAS）是一種由多個(gè)智能體組成的分布式系統(tǒng)，這些智能體能夠自主地執(zhí)行任務(wù)并進(jìn)行決策，通過(guò)相互協(xié)作、競(jìng)爭(zhēng)或通信，共同完成復(fù)雜的任務(wù)。在多智能體系統(tǒng)中，每個(gè)智能體都具有一定的感知能力、決策能力和執(zhí)行能力，它們可以根據(jù)自身的目標(biāo)、狀態(tài)以及從環(huán)境中獲取的信息，獨(dú)立地做出決策并采取行動(dòng)。多智能體系統(tǒng)的組成要素主要包括智能體、環(huán)境、交互和協(xié)議。智能體是執(zhí)行任務(wù)的個(gè)體，它們可以是物理實(shí)體，如機(jī)器人、衛(wèi)星等，也可以是虛擬實(shí)體，如軟件程序、算法模塊等。每個(gè)智能體都有自己的目標(biāo)和任務(wù)，能夠自主地感知環(huán)境信息，并根據(jù)這些信息做出決策。環(huán)境是智能體存在和操作的空間，它可以是物理世界、虛擬世界或者軟件框架。智能體與環(huán)境之間存在著相互作用，智能體的行動(dòng)會(huì)改變環(huán)境的狀態(tài)，而環(huán)境的變化也會(huì)影響智能體的決策。交互是智能體之間以及智能體與環(huán)境之間的信息交流和行為協(xié)作。智能體之間可以通過(guò)通信、協(xié)商、合作等方式進(jìn)行交互，以實(shí)現(xiàn)共同的目標(biāo)。協(xié)議則是規(guī)定智能體如何通信和協(xié)作的規(guī)則，它確保了智能體之間的交互能夠有序進(jìn)行。在星上自主規(guī)劃中，多智能體系統(tǒng)的應(yīng)用原理主要體現(xiàn)在任務(wù)分解、協(xié)作執(zhí)行和信息共享等方面。通過(guò)將復(fù)雜的星上任務(wù)分解為多個(gè)子任務(wù)，分配給不同的智能體執(zhí)行，每個(gè)智能體專注于完成自己的子任務(wù)，從而提高任務(wù)執(zhí)行的效率。在火星探測(cè)任務(wù)中，可以將探測(cè)任務(wù)分解為軌道控制、著陸、巡視探測(cè)等子任務(wù)，分別由不同的智能體負(fù)責(zé)。軌道控制智能體負(fù)責(zé)控制探測(cè)器的軌道，確保其準(zhǔn)確進(jìn)入火星軌道；著陸智能體負(fù)責(zé)在火星表面實(shí)現(xiàn)安全著陸；巡視探測(cè)智能體則負(fù)責(zé)在火星表面進(jìn)行科學(xué)探測(cè)和數(shù)據(jù)采集。智能體之間通過(guò)協(xié)作執(zhí)行來(lái)實(shí)現(xiàn)任務(wù)的整體目標(biāo)。它們可以根據(jù)任務(wù)需求和自身狀態(tài)，相互協(xié)調(diào)、配合，共同完成任務(wù)。在多衛(wèi)星協(xié)同觀測(cè)任務(wù)中，不同的衛(wèi)星智能體可以根據(jù)觀測(cè)目標(biāo)的位置、時(shí)間等信息，協(xié)調(diào)各自的觀測(cè)時(shí)間和觀測(cè)角度，避免觀測(cè)沖突，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的全面觀測(cè)。智能體之間還可以通過(guò)信息共享，提高決策的準(zhǔn)確性和效率。它們可以共享環(huán)境信息、任務(wù)狀態(tài)信息、自身能力信息等，使每個(gè)智能體都能夠更全面地了解任務(wù)情況，做出更合理的決策。在衛(wèi)星通信任務(wù)中，衛(wèi)星智能體之間可以共享通信信道狀態(tài)信息、數(shù)據(jù)傳輸需求信息等，以便更好地分配通信資源，提高通信效率。3.1.2規(guī)劃方法實(shí)現(xiàn)基于多智能體的星上自主規(guī)劃方法的具體實(shí)現(xiàn)步驟和算法流程通常包括任務(wù)建模、智能體設(shè)計(jì)、任務(wù)分配、協(xié)作規(guī)劃和執(zhí)行監(jiān)控等環(huán)節(jié)。在任務(wù)建模階段，需要對(duì)星上任務(wù)進(jìn)行詳細(xì)的分析和描述，明確任務(wù)的目標(biāo)、約束條件、資源需求等。對(duì)于空間科學(xué)觀測(cè)任務(wù)，需要確定觀測(cè)目標(biāo)、觀測(cè)時(shí)間、觀測(cè)儀器、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和傳輸要求等。通過(guò)建立任務(wù)模型，可以將復(fù)雜的任務(wù)轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)模型，為后續(xù)的規(guī)劃和決策提供基礎(chǔ)。在智能體設(shè)計(jì)階段，需要根據(jù)任務(wù)模型和系統(tǒng)需求，設(shè)計(jì)具有相應(yīng)能力和功能的智能體。每個(gè)智能體應(yīng)具備感知、決策和執(zhí)行能力，能夠根據(jù)自身的目標(biāo)和任務(wù)，自主地進(jìn)行信息處理和決策。設(shè)計(jì)衛(wèi)星軌道控制智能體時(shí)，需要使其具備軌道參數(shù)計(jì)算、控制指令生成等能力；設(shè)計(jì)科學(xué)探測(cè)智能體時(shí)，需要使其具備目標(biāo)識(shí)別、數(shù)據(jù)采集和分析等能力。在任務(wù)分配階段，需要根據(jù)智能體的能力和任務(wù)的需求，將任務(wù)合理地分配給各個(gè)智能體。任務(wù)分配的目標(biāo)是使任務(wù)能夠高效、可靠地完成，同時(shí)充分利用智能體的資源和能力。常用的任務(wù)分配算法包括匈牙利算法、拍賣算法等。匈牙利算法可以用于解決任務(wù)與智能體之間的一對(duì)一匹配問(wèn)題，使任務(wù)分配的總成本最??；拍賣算法則可以用于解決多對(duì)多的任務(wù)分配問(wèn)題，通過(guò)智能體之間的競(jìng)價(jià)和協(xié)商，實(shí)現(xiàn)任務(wù)的最優(yōu)分配。在協(xié)作規(guī)劃階段，各個(gè)智能體需要根據(jù)分配到的任務(wù)，進(jìn)行協(xié)作規(guī)劃，確定具體的執(zhí)行步驟和時(shí)間安排。智能體之間需要通過(guò)通信和協(xié)商，協(xié)調(diào)彼此的行動(dòng)，避免沖突和矛盾。在多衛(wèi)星協(xié)同觀測(cè)任務(wù)中，衛(wèi)星智能體之間需要協(xié)商觀測(cè)時(shí)間、觀測(cè)角度等參數(shù)，確保觀測(cè)任務(wù)的順利進(jìn)行。協(xié)作規(guī)劃可以采用分布式規(guī)劃算法，如分布式約束滿足算法、分布式啟發(fā)式搜索算法等。分布式約束滿足算法可以通過(guò)智能體之間的消息傳遞，求解滿足任務(wù)約束條件的最優(yōu)解；分布式啟發(fā)式搜索算法則可以利用智能體的局部搜索能力，在分布式環(huán)境中尋找最優(yōu)的任務(wù)執(zhí)行方案。在執(zhí)行監(jiān)控階段，需要對(duì)智能體的任務(wù)執(zhí)行過(guò)程進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決問(wèn)題。當(dāng)智能體遇到故障或環(huán)境變化時(shí)，需要能夠及時(shí)調(diào)整任務(wù)執(zhí)行策略，確保任務(wù)的繼續(xù)進(jìn)行。通過(guò)建立故障檢測(cè)和診斷模型，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)智能體的狀態(tài)，當(dāng)檢測(cè)到故障時(shí)，及時(shí)采取相應(yīng)的修復(fù)措施或調(diào)整任務(wù)分配。還需要對(duì)任務(wù)執(zhí)行的進(jìn)度和效果進(jìn)行評(píng)估，根據(jù)評(píng)估結(jié)果對(duì)規(guī)劃和決策進(jìn)行優(yōu)化?；诙嘀悄荏w的星上自主規(guī)劃方法的算法流程可以用偽代碼表示如下：//初始化智能體集合和任務(wù)集合InitializeAgents(agents);InitializeTasks(tasks);//任務(wù)分配assignment=TaskAssignment(agents,tasks);//協(xié)作規(guī)劃foreachagentinagentsdoagent.plan=CollaborativePlanning(agent,assignment);endfor//執(zhí)行監(jiān)控while(任務(wù)未完成)doforeachagentinagentsdoagent.Execute(agent.plan);if(agent檢測(cè)到故障或環(huán)境變化)thenagent.AdjustPlan();endifendforEvaluateTaskProgress(tasks);if(需要調(diào)整規(guī)劃)thenassignment=TaskReassignment(agents,tasks);foreachagentinagentsdoagent.plan=CollaborativePlanning(agent,assignment);endforendifendwhile上述偽代碼中，InitializeAgents函數(shù)用于初始化智能體集合，InitializeTasks函數(shù)用于初始化任務(wù)集合，TaskAssignment函數(shù)用于進(jìn)行任務(wù)分配，CollaborativePlanning函數(shù)用于進(jìn)行協(xié)作規(guī)劃，Execute函數(shù)用于執(zhí)行任務(wù)，AdjustPlan函數(shù)用于調(diào)整任務(wù)執(zhí)行策略，EvaluateTaskProgress函數(shù)用于評(píng)估任務(wù)執(zhí)行進(jìn)度，TaskReassignment函數(shù)用于重新進(jìn)行任務(wù)分配。3.1.3優(yōu)勢(shì)與局限基于多智能體的星上自主規(guī)劃方法在任務(wù)分解、協(xié)同執(zhí)行、適應(yīng)性等方面具有顯著優(yōu)勢(shì)，但在通信、協(xié)調(diào)復(fù)雜性等方面也存在一定的局限性。在任務(wù)分解方面，該方法能夠?qū)?fù)雜的星上任務(wù)分解為多個(gè)子任務(wù)，分配給不同的智能體執(zhí)行，充分發(fā)揮每個(gè)智能體的專長(zhǎng)和優(yōu)勢(shì)，提高任務(wù)執(zhí)行的效率。在深空探測(cè)任務(wù)中，將軌道控制、姿態(tài)調(diào)整、科學(xué)探測(cè)等任務(wù)分別交給不同的智能體負(fù)責(zé)，使每個(gè)智能體能夠?qū)Ｗ⒂谧约荷瞄L(zhǎng)的領(lǐng)域，從而提高任務(wù)的執(zhí)行質(zhì)量和效率。在協(xié)同執(zhí)行方面，多智能體之間通過(guò)協(xié)作和交互，能夠?qū)崿F(xiàn)任務(wù)的協(xié)同執(zhí)行，提高系統(tǒng)的整體性能。在多衛(wèi)星星座任務(wù)中，各衛(wèi)星智能體之間可以通過(guò)協(xié)同規(guī)劃，合理分配觀測(cè)任務(wù)和數(shù)據(jù)傳輸時(shí)間，避免觀測(cè)沖突，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的全方位觀測(cè)，提高星座的整體觀測(cè)能力。在適應(yīng)性方面，多智能體系統(tǒng)具有較強(qiáng)的自適應(yīng)性和靈活性。當(dāng)遇到環(huán)境變化或任務(wù)需求調(diào)整時(shí)，智能體能夠根據(jù)自身的感知和決策能力，及時(shí)調(diào)整任務(wù)執(zhí)行策略，以適應(yīng)新的情況。在衛(wèi)星遇到空間輻射增強(qiáng)或設(shè)備故障時(shí)，智能體可以自動(dòng)調(diào)整工作模式，采取相應(yīng)的防護(hù)措施或切換到備用設(shè)備，確保任務(wù)的繼續(xù)進(jìn)行。在通信方面，多智能體之間的通信需求較大，通信延遲和通信故障可能會(huì)影響智能體之間的協(xié)作和任務(wù)執(zhí)行的效率。在深空探測(cè)任務(wù)中，由于信號(hào)傳輸延遲較大，智能體之間的通信可能會(huì)受到影響，導(dǎo)致任務(wù)協(xié)調(diào)出現(xiàn)問(wèn)題。通信故障也可能導(dǎo)致智能體之間的信息傳遞中斷，影響任務(wù)的執(zhí)行。在協(xié)調(diào)復(fù)雜性方面，隨著智能體數(shù)量的增加和任務(wù)復(fù)雜度的提高，智能體之間的協(xié)調(diào)和管理變得更加復(fù)雜。需要設(shè)計(jì)有效的協(xié)調(diào)機(jī)制和管理策略，以確保智能體之間的協(xié)作能夠有序進(jìn)行。在多衛(wèi)星協(xié)同觀測(cè)任務(wù)中，當(dāng)衛(wèi)星數(shù)量較多時(shí)，如何合理分配觀測(cè)任務(wù)、協(xié)調(diào)觀測(cè)時(shí)間和角度，以及處理可能出現(xiàn)的沖突和矛盾，是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。3.2基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的星上自主規(guī)劃方法3.2.1強(qiáng)化學(xué)習(xí)原理強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種通過(guò)智能體與環(huán)境的交互來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)決策策略的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體在環(huán)境中執(zhí)行動(dòng)作，環(huán)境根據(jù)智能體的動(dòng)作反饋獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)，并轉(zhuǎn)移到新的狀態(tài)。智能體的目標(biāo)是通過(guò)不斷嘗試不同的動(dòng)作，學(xué)習(xí)到能夠最大化長(zhǎng)期累積獎(jiǎng)勵(lì)的策略。強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本要素包括智能體（Agent）、環(huán)境（Environment）、狀態(tài)（State）、動(dòng)作（Action）、獎(jiǎng)勵(lì)（Reward）和策略（Policy）。智能體是執(zhí)行決策的主體，它能夠感知環(huán)境的狀態(tài)并選擇相應(yīng)的動(dòng)作。環(huán)境則是智能體所處的外部世界，它根據(jù)智能體的動(dòng)作發(fā)生狀態(tài)轉(zhuǎn)移，并給予智能體獎(jiǎng)勵(lì)反饋。狀態(tài)是對(duì)環(huán)境的描述，它包含了智能體做出決策所需的信息。動(dòng)作是智能體在某個(gè)狀態(tài)下采取的行動(dòng)，不同的動(dòng)作會(huì)導(dǎo)致環(huán)境狀態(tài)的不同變化。獎(jiǎng)勵(lì)是環(huán)境對(duì)智能體動(dòng)作的評(píng)價(jià)，它是一個(gè)標(biāo)量值，表示智能體在該狀態(tài)下采取某個(gè)動(dòng)作所獲得的收益。策略則是智能體根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)選擇動(dòng)作的規(guī)則，它決定了智能體的行為方式。強(qiáng)化學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)過(guò)程可以看作是一個(gè)試錯(cuò)的過(guò)程。智能體在初始狀態(tài)下，根據(jù)當(dāng)前的策略選擇一個(gè)動(dòng)作執(zhí)行。環(huán)境接收到智能體的動(dòng)作后，根據(jù)狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)轉(zhuǎn)移到新的狀態(tài)，并根據(jù)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)給予智能體一個(gè)獎(jiǎng)勵(lì)。智能體根據(jù)新的狀態(tài)和獎(jiǎng)勵(lì)，更新自己的策略，以期望在未來(lái)獲得更多的獎(jiǎng)勵(lì)。這個(gè)過(guò)程不斷重復(fù)，智能體通過(guò)不斷地與環(huán)境交互，逐漸學(xué)習(xí)到最優(yōu)的策略。在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，常用的算法包括Q-learning、深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）、策略梯度算法等。Q-learning是一種基于值函數(shù)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，它通過(guò)學(xué)習(xí)狀態(tài)-動(dòng)作值函數(shù)（Q函數(shù)）來(lái)確定最優(yōu)策略。Q函數(shù)表示在某個(gè)狀態(tài)下采取某個(gè)動(dòng)作所能獲得的期望累積獎(jiǎng)勵(lì)。Q-learning算法通過(guò)不斷更新Q函數(shù)的值，使得智能體能夠選擇具有最大Q值的動(dòng)作，從而實(shí)現(xiàn)最優(yōu)策略的學(xué)習(xí)。深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）是在Q-learning的基礎(chǔ)上，結(jié)合了深度學(xué)習(xí)技術(shù)。DQN利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)逼近Q函數(shù)，從而能夠處理高維狀態(tài)空間和動(dòng)作空間的問(wèn)題。通過(guò)將狀態(tài)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，輸出對(duì)應(yīng)的Q值，DQN能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)狀態(tài)的特征表示，提高了學(xué)習(xí)效率和泛化能力。策略梯度算法則是直接對(duì)策略進(jìn)行優(yōu)化的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。它通過(guò)計(jì)算策略的梯度，直接調(diào)整策略的參數(shù)，使得策略能夠最大化累積獎(jiǎng)勵(lì)。策略梯度算法適用于連續(xù)動(dòng)作空間和復(fù)雜的決策問(wèn)題，能夠在一些傳統(tǒng)算法難以解決的場(chǎng)景中取得較好的效果。3.2.2規(guī)劃方法實(shí)現(xiàn)將空間科學(xué)任務(wù)建模為馬爾科夫決策過(guò)程（MarkovDecisionProcess，MDP）是利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)星上自主規(guī)劃的關(guān)鍵步驟。馬爾科夫決策過(guò)程是一種描述智能體在環(huán)境中進(jìn)行序貫決策的數(shù)學(xué)模型，它具有馬爾科夫性，即下一狀態(tài)的轉(zhuǎn)移只依賴于當(dāng)前狀態(tài)和當(dāng)前動(dòng)作，而與歷史狀態(tài)無(wú)關(guān)。在空間科學(xué)任務(wù)中，狀態(tài)空間可以定義為航天器的各種狀態(tài)信息，包括軌道參數(shù)、姿態(tài)、能源狀態(tài)、儀器設(shè)備狀態(tài)、觀測(cè)目標(biāo)信息等。例如，軌道參數(shù)可以包括航天器的位置、速度、軌道高度等；姿態(tài)可以用歐拉角或四元數(shù)來(lái)表示；能源狀態(tài)可以包括電池電量、太陽(yáng)能板發(fā)電功率等；儀器設(shè)備狀態(tài)可以表示各種科學(xué)儀器的工作狀態(tài)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)容量等；觀測(cè)目標(biāo)信息可以包括目標(biāo)的位置、亮度、光譜特征等。這些狀態(tài)信息全面地描述了航天器所處的環(huán)境和任務(wù)執(zhí)行情況，為智能體的決策提供了依據(jù)。動(dòng)作空間則定義為航天器可以采取的各種操作，如軌道機(jī)動(dòng)、姿態(tài)調(diào)整、儀器設(shè)備的開(kāi)啟與關(guān)閉、數(shù)據(jù)采集與傳輸?shù)?。軌道機(jī)動(dòng)動(dòng)作可以包括改變軌道高度、軌道傾角、軌道偏心率等；姿態(tài)調(diào)整動(dòng)作可以包括繞三個(gè)坐標(biāo)軸的旋轉(zhuǎn)；儀器設(shè)備的開(kāi)啟與關(guān)閉動(dòng)作可以根據(jù)觀測(cè)任務(wù)的需求來(lái)控制科學(xué)儀器的工作狀態(tài)；數(shù)據(jù)采集與傳輸動(dòng)作可以決定采集哪些數(shù)據(jù)以及如何將數(shù)據(jù)傳輸回地面控制中心。獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的設(shè)計(jì)是建模的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，它需要根據(jù)任務(wù)的目標(biāo)和要求來(lái)確定。獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)應(yīng)該能夠反映智能體的決策對(duì)任務(wù)完成的貢獻(xiàn)程度，鼓勵(lì)智能體采取有利于實(shí)現(xiàn)任務(wù)目標(biāo)的動(dòng)作。在空間科學(xué)觀測(cè)任務(wù)中，獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)可以根據(jù)觀測(cè)數(shù)據(jù)的質(zhì)量、數(shù)量、科學(xué)價(jià)值等因素來(lái)設(shè)計(jì)。如果智能體成功地對(duì)一個(gè)重要的天體目標(biāo)進(jìn)行了高分辨率的觀測(cè)，并獲取了有價(jià)值的數(shù)據(jù)，那么可以給予較高的獎(jiǎng)勵(lì)；如果智能體因?yàn)殄e(cuò)誤的決策導(dǎo)致觀測(cè)失敗或數(shù)據(jù)丟失，則給予較低的獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰。獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)還可以考慮任務(wù)的時(shí)間限制、資源消耗等因素，例如，在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)完成任務(wù)或在資源有限的情況下合理分配資源，都可以獲得相應(yīng)的獎(jiǎng)勵(lì)。狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)描述了在當(dāng)前狀態(tài)下執(zhí)行某個(gè)動(dòng)作后，環(huán)境轉(zhuǎn)移到下一個(gè)狀態(tài)的概率分布。在空間科學(xué)任務(wù)中，狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)受到多種因素的影響，如航天器的動(dòng)力學(xué)模型、軌道力學(xué)原理、儀器設(shè)備的工作特性等。當(dāng)航天器執(zhí)行軌道機(jī)動(dòng)動(dòng)作時(shí)，根據(jù)牛頓力學(xué)和軌道動(dòng)力學(xué)原理，可以計(jì)算出航天器在新的軌道上的位置和速度，從而確定新的狀態(tài)。狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)還需要考慮環(huán)境的不確定性和噪聲因素，例如，空間環(huán)境中的微小擾動(dòng)、儀器設(shè)備的測(cè)量誤差等，都可能導(dǎo)致實(shí)際的狀態(tài)轉(zhuǎn)移與理論計(jì)算存在一定的偏差。利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)星上自主規(guī)劃的過(guò)程如下：首先，初始化智能體的策略和Q函數(shù)（如果使用基于值函數(shù)的算法）。然后，智能體在當(dāng)前狀態(tài)下，根據(jù)策略選擇一個(gè)動(dòng)作執(zhí)行。環(huán)境根據(jù)智能體的動(dòng)作，按照狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)轉(zhuǎn)移到新的狀態(tài)，并根據(jù)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)給予智能體一個(gè)獎(jiǎng)勵(lì)。智能體根據(jù)新的狀態(tài)、獎(jiǎng)勵(lì)和當(dāng)前的策略，更新策略和Q函數(shù)（如果使用基于值函數(shù)的算法）。這個(gè)過(guò)程不斷重復(fù)，智能體通過(guò)與環(huán)境的交互，逐漸學(xué)習(xí)到最優(yōu)的決策策略。在實(shí)際應(yīng)用中，可以采用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法來(lái)處理復(fù)雜的空間科學(xué)任務(wù)。例如，使用深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）算法，將狀態(tài)信息作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練來(lái)逼近Q函數(shù)。DQN算法可以利用經(jīng)驗(yàn)回放機(jī)制，將智能體與環(huán)境交互產(chǎn)生的經(jīng)驗(yàn)樣本存儲(chǔ)在經(jīng)驗(yàn)回放池中，然后隨機(jī)從經(jīng)驗(yàn)回放池中采樣一批樣本進(jìn)行訓(xùn)練，這樣可以打破樣本之間的相關(guān)性，提高算法的穩(wěn)定性和收斂性。還可以采用目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)機(jī)制，定期更新目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，以避免Q值的估計(jì)偏差，進(jìn)一步提高算法的性能。3.2.3優(yōu)勢(shì)與局限基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的星上自主規(guī)劃方法在自適應(yīng)性、無(wú)需先驗(yàn)知識(shí)等方面具有顯著優(yōu)勢(shì)，但在學(xué)習(xí)效率、收斂性等方面也存在一定的局限性。在自適應(yīng)性方面，該方法能夠根據(jù)環(huán)境的實(shí)時(shí)變化和任務(wù)需求的動(dòng)態(tài)調(diào)整，自主學(xué)習(xí)并優(yōu)化決策策略。在空間科學(xué)任務(wù)中，航天器所處的環(huán)境復(fù)雜多變，如空間輻射、軌道攝動(dòng)、目標(biāo)天體的活動(dòng)變化等，傳統(tǒng)的規(guī)劃方法往往難以應(yīng)對(duì)這些不確定性。而基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法，智能體可以通過(guò)與環(huán)境的持續(xù)交互，實(shí)時(shí)感知環(huán)境的變化，并根據(jù)獎(jiǎng)勵(lì)反饋不斷調(diào)整自己的決策，以適應(yīng)不同的任務(wù)場(chǎng)景和環(huán)境條件。當(dāng)衛(wèi)星遇到空間輻射增強(qiáng)時(shí)，智能體能夠自動(dòng)調(diào)整電子設(shè)備的工作模式，降低輻射對(duì)設(shè)備的損害，同時(shí)調(diào)整觀測(cè)計(jì)劃，確保任務(wù)的繼續(xù)進(jìn)行。在無(wú)需先驗(yàn)知識(shí)方面，強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法不需要對(duì)任務(wù)和環(huán)境有詳細(xì)的先驗(yàn)知識(shí)，只需要通過(guò)不斷的試錯(cuò)學(xué)習(xí)，就可以逐漸找到最優(yōu)的決策策略。在面對(duì)一些新的、未知的空間科學(xué)任務(wù)時(shí)，由于缺乏足夠的先驗(yàn)知識(shí)，傳統(tǒng)的規(guī)劃方法可能無(wú)法有效制定規(guī)劃方案。而強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法可以讓智能體在任務(wù)執(zhí)行過(guò)程中，自主探索環(huán)境和動(dòng)作空間，通過(guò)不斷嘗試不同的動(dòng)作，學(xué)習(xí)到適應(yīng)任務(wù)的最佳策略。在對(duì)一個(gè)新發(fā)現(xiàn)的小行星進(jìn)行探測(cè)時(shí)，由于對(duì)小行星的物理特性、表面環(huán)境等了解有限，基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的星上自主規(guī)劃方法可以讓探測(cè)器在接近小行星的過(guò)程中，通過(guò)不斷嘗試不同的觀測(cè)角度和探測(cè)方式，學(xué)習(xí)到最優(yōu)的探測(cè)策略，獲取有價(jià)值的科學(xué)數(shù)據(jù)。在學(xué)習(xí)效率方面，強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的學(xué)習(xí)過(guò)程通常需要大量的樣本和較長(zhǎng)的時(shí)間，這在星上資源有限的情況下是一個(gè)較大的挑戰(zhàn)。在實(shí)際的空間科學(xué)任務(wù)中，航天器的計(jì)算能力、存儲(chǔ)容量和能源供應(yīng)都受到嚴(yán)格限制，難以支持強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法進(jìn)行大規(guī)模的訓(xùn)練。而且，由于空間環(huán)境的復(fù)雜性和任務(wù)的特殊性，獲取足夠多的有效樣本也并非易事。在某些情況下，可能需要進(jìn)行多次實(shí)際的任務(wù)執(zhí)行才能獲取到足夠的樣本，這不僅增加了任務(wù)的成本和風(fēng)險(xiǎn)，也延長(zhǎng)了算法的學(xué)習(xí)周期。在收斂性方面，強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的收斂性受到多種因素的影響，如獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的設(shè)計(jì)、策略的選擇、環(huán)境的不確定性等，存在難以收斂到最優(yōu)解的問(wèn)題。如果獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)設(shè)計(jì)不合理，可能導(dǎo)致智能體學(xué)習(xí)到的策略并非最優(yōu)策略，而是局部最優(yōu)策略。環(huán)境的不確定性也可能使得智能體在學(xué)習(xí)過(guò)程中受到干擾，影響算法的收斂性。在多目標(biāo)空間科學(xué)觀測(cè)任務(wù)中，由于不同目標(biāo)的觀測(cè)需求和優(yōu)先級(jí)不同，如何設(shè)計(jì)合理的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，使得智能體能夠在多個(gè)目標(biāo)之間進(jìn)行有效的權(quán)衡和決策，同時(shí)保證算法的收斂性，是一個(gè)需要深入研究的問(wèn)題。3.3基于深度學(xué)習(xí)的星上自主規(guī)劃方法3.3.1深度學(xué)習(xí)原理深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中一個(gè)重要的分支，它通過(guò)構(gòu)建具有多個(gè)層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和分析，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜模式的識(shí)別和決策。深度學(xué)習(xí)的核心在于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，其基本組成單元是神經(jīng)元，大量神經(jīng)元相互連接形成網(wǎng)絡(luò)，信息從輸入層輸入，經(jīng)過(guò)多個(gè)隱藏層的處理，最終在輸出層輸出結(jié)果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程是深度學(xué)習(xí)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。在訓(xùn)練過(guò)程中，需要使用大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)，通過(guò)反向傳播算法來(lái)調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，以最小化預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽之間的差異。反向傳播算法通過(guò)計(jì)算損失函數(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的梯度，然后根據(jù)梯度下降法來(lái)更新參數(shù)，使得網(wǎng)絡(luò)能夠逐漸學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)中的特征和規(guī)律。在圖像識(shí)別任務(wù)中，通過(guò)將大量的圖像及其對(duì)應(yīng)的類別標(biāo)簽作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)到圖像中不同物體的特征表示，從而能夠準(zhǔn)確地對(duì)新的圖像進(jìn)行分類。深度學(xué)習(xí)在復(fù)雜模式識(shí)別與決策中具有強(qiáng)大的應(yīng)用原理。它能夠自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到高層次的抽象特征，而無(wú)需人工手動(dòng)提取特征。在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)模型可以對(duì)文本進(jìn)行語(yǔ)義理解和情感分析，通過(guò)學(xué)習(xí)大量的文本數(shù)據(jù)，模型能夠捕捉到詞語(yǔ)之間的語(yǔ)義關(guān)系和上下文信息，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)文本含義的準(zhǔn)確理解。在語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)模型可以對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行處理和分析，學(xué)習(xí)到語(yǔ)音的特征模式，進(jìn)而將語(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文本。深度學(xué)習(xí)還可以通過(guò)構(gòu)建端到端的模型，直接從原始數(shù)據(jù)中進(jìn)行學(xué)習(xí)和決策，避免了傳統(tǒng)方法中復(fù)雜的特征工程和模型組合過(guò)程。在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)模型可以直接根據(jù)攝像頭拍攝的圖像和傳感器采集的數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)到車輛的行駛狀態(tài)和周圍環(huán)境的信息，從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)導(dǎo)航和避障決策。這種端到端的學(xué)習(xí)方式使得模型能夠更好地適應(yīng)復(fù)雜多變的環(huán)境，提高決策的準(zhǔn)確性和效率。3.3.2規(guī)劃方法實(shí)現(xiàn)基于深度學(xué)習(xí)的星上自主規(guī)劃方法利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)任務(wù)的端到端規(guī)劃和決策，具體過(guò)程涉及模型訓(xùn)練、任務(wù)執(zhí)行等環(huán)節(jié)。在模型訓(xùn)練環(huán)節(jié)，首先需要收集大量與空間科學(xué)任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)，包括航天器的各種狀態(tài)信息、不同觀測(cè)目標(biāo)的特征數(shù)據(jù)、任務(wù)執(zhí)行過(guò)程中的歷史數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)涵蓋了航天器在不同軌道位置、姿態(tài)下的性能參數(shù)，以及對(duì)各類天體目標(biāo)進(jìn)行觀測(cè)時(shí)獲取的圖像、光譜、輻射等數(shù)據(jù)。通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，如數(shù)據(jù)清洗、歸一化等，使其符合模型訓(xùn)練的要求。然后，構(gòu)建合適的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。根據(jù)任務(wù)的特點(diǎn)和需求，可以選擇不同類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）等，或者將多種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行組合。在處理衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)以識(shí)別觀測(cè)目標(biāo)時(shí)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以有效地提取圖像的特征，通過(guò)卷積層、池化層和全連接層的組合，對(duì)圖像中的目標(biāo)進(jìn)行分類和定位。而在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)，如航天器的軌道參數(shù)隨時(shí)間的變化時(shí)，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)則能夠更好地捕捉數(shù)據(jù)中的時(shí)間依賴關(guān)系，對(duì)未來(lái)的軌道狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)。使用預(yù)處理后的數(shù)據(jù)對(duì)構(gòu)建好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練。在訓(xùn)練過(guò)程中，通過(guò)反向傳播算法不斷調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，以最小化模型預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際情況之間的誤差。這個(gè)過(guò)程需要反復(fù)進(jìn)行，直到模型達(dá)到一定的精度和穩(wěn)定性。在訓(xùn)練用于規(guī)劃衛(wèi)星觀測(cè)任務(wù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時(shí)，將衛(wèi)星的當(dāng)前狀態(tài)、觀測(cè)目標(biāo)信息作為輸入，將最優(yōu)的觀測(cè)任務(wù)規(guī)劃方案作為輸出，通過(guò)不斷調(diào)整模型參數(shù)，使模型能夠準(zhǔn)確地根據(jù)輸入信息生成合理的觀測(cè)任務(wù)規(guī)劃。在任務(wù)執(zhí)行環(huán)節(jié)，當(dāng)航天器遇到空間科學(xué)機(jī)遇目標(biāo)時(shí)，實(shí)時(shí)獲取的航天器狀態(tài)信息和目標(biāo)信息被輸入到訓(xùn)練好的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中。模型根據(jù)學(xué)習(xí)到的模式和規(guī)律，直接輸出針對(duì)該機(jī)遇目標(biāo)的任務(wù)規(guī)劃和決策結(jié)果，包括選擇合適的觀測(cè)儀器、確定觀測(cè)時(shí)間和角度、規(guī)劃數(shù)據(jù)采集和傳輸策略等。航天器根據(jù)模型輸出的結(jié)果，自動(dòng)執(zhí)行相應(yīng)的任務(wù)操作，實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)遇目標(biāo)的快速響應(yīng)和高效觀測(cè)。如果遇到一顆突然爆發(fā)的超新星，航天器將其位置、亮度等信息以及自身的軌道、姿態(tài)等狀態(tài)信息輸入到深度學(xué)習(xí)模型中，模型迅速生成觀測(cè)任務(wù)規(guī)劃，指揮航天器調(diào)整姿態(tài)，使搭載的高分辨率望遠(yuǎn)鏡對(duì)準(zhǔn)超新星，確定最佳的曝光時(shí)間和拍攝頻率，同時(shí)合理安排數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和傳輸，確保能夠獲取到高質(zhì)量的超新星觀測(cè)數(shù)據(jù)。3.3.3優(yōu)勢(shì)與局限基于深度學(xué)習(xí)的星上自主規(guī)劃方法在處理復(fù)雜非線性關(guān)系、學(xué)習(xí)能力等方面具有顯著優(yōu)勢(shì)，但在數(shù)據(jù)需求、可解釋性等方面也存在一定的局限性。在處理復(fù)雜非線性關(guān)系方面，深度學(xué)習(xí)模型能夠通過(guò)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，自動(dòng)學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)中復(fù)雜的非線性特征和模式。在空間科學(xué)任務(wù)中，航天器的狀態(tài)、觀測(cè)目標(biāo)的特性以及任務(wù)執(zhí)行的約束條件之間往往存在著復(fù)雜的非線性關(guān)系，傳統(tǒng)的規(guī)劃方法難以準(zhǔn)確地描述和處理這些關(guān)系。而深度學(xué)習(xí)方法能夠有效地捕捉這些復(fù)雜關(guān)系，從而制定出更合理的任務(wù)規(guī)劃方案。在衛(wèi)星軌道機(jī)動(dòng)規(guī)劃中，考慮到地球引力、太陽(yáng)輻射壓力、大氣阻力等多種因素對(duì)衛(wèi)星軌道的影響，這些因素與衛(wèi)星軌道變化之間存在著復(fù)雜的非線性關(guān)系。深度學(xué)習(xí)模型可以通過(guò)對(duì)大量歷史軌道數(shù)據(jù)和相關(guān)環(huán)境因素?cái)?shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)不同情況下衛(wèi)星軌道的變化趨勢(shì)，為軌道機(jī)動(dòng)規(guī)劃提供更精確的依據(jù)。在學(xué)習(xí)能力方面，深度學(xué)習(xí)方法具有強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力，能夠從大量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到豐富的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)。通過(guò)不斷地訓(xùn)練和優(yōu)化，深度學(xué)習(xí)模型可以逐漸提高對(duì)各種空間科學(xué)任務(wù)的理解和處理能力，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜任務(wù)的高效規(guī)劃和決策。在對(duì)不同類型的天體進(jìn)行觀測(cè)時(shí)，深度學(xué)習(xí)模型可以學(xué)習(xí)到不同天體的特征和觀測(cè)要點(diǎn)，根據(jù)新觀測(cè)目標(biāo)的特點(diǎn)，快速制定出針對(duì)性的觀測(cè)計(jì)劃，提高觀測(cè)效率和科學(xué)價(jià)值。在數(shù)據(jù)需求方面，深度學(xué)習(xí)方法需要大量的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練，以保證模型的準(zhǔn)確性和泛化能力。在空間科學(xué)任務(wù)中，獲取大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)往往面臨著諸多困難，如數(shù)據(jù)采集成本高、數(shù)據(jù)傳輸帶寬有限、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)容量受限等。而且，由于空間環(huán)境的復(fù)雜性和特殊性，數(shù)據(jù)的分布可能存在不均衡的情況，這也會(huì)影響深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練效果。在對(duì)某類罕見(jiàn)的天體現(xiàn)象進(jìn)行觀測(cè)時(shí)，由于該現(xiàn)象出現(xiàn)的頻率較低，可能難以獲取足夠多的觀測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，從而導(dǎo)致模型對(duì)該類現(xiàn)象的處理能力不足。在可解釋性方面，深度學(xué)習(xí)模型通常被視為“黑盒”模型，其決策過(guò)程和內(nèi)部機(jī)制難以被直觀地理解和解釋。在空間科學(xué)任務(wù)中，對(duì)于任務(wù)規(guī)劃和決策的可解釋性要求往往較高，因?yàn)榭茖W(xué)研究需要對(duì)觀測(cè)結(jié)果和決策依據(jù)進(jìn)行深入的分析和驗(yàn)證。深度學(xué)習(xí)模型的不可解釋性使得科學(xué)家難以理解模型做出決策的原因，這在一定程度上限制了其在空間科學(xué)任務(wù)中的應(yīng)用。當(dāng)深度學(xué)習(xí)模型制定了一個(gè)觀測(cè)任務(wù)規(guī)劃時(shí)，很難確切地知道模型是基于哪些因素做出這樣的決策，這對(duì)于科學(xué)研究的可靠性和可重復(fù)性帶來(lái)了一定的挑戰(zhàn)。四、星上自主規(guī)劃方法在空間科學(xué)任務(wù)中的應(yīng)用與驗(yàn)證4.1基于多智能體的方法在火星探測(cè)任務(wù)中的應(yīng)用4.1.1任務(wù)背景與目標(biāo)火星作為太陽(yáng)系中與地球最為相似的行星之一，一直以來(lái)都是人類空間科學(xué)探索的重點(diǎn)目標(biāo)?；鹦翘綔y(cè)任務(wù)對(duì)于研究太陽(yáng)系的起源與演化、生命的起源與傳播等科學(xué)問(wèn)題具有重要意義。通過(guò)對(duì)火星的探測(cè)，科學(xué)家們可以深入了解火星的地質(zhì)結(jié)構(gòu)、氣候環(huán)境、水資源分布等情況，為人類未來(lái)在火星上的生存和發(fā)展提供重要依據(jù)。火星探測(cè)任務(wù)的科學(xué)目標(biāo)主要包括以下幾個(gè)方面：研究火星的地質(zhì)演化歷史，了解火星的巖石類型、構(gòu)造運(yùn)動(dòng)和火山活動(dòng)等情況，揭示火星的形成和演化過(guò)程；探測(cè)火星的氣候與氣象變化，研究火星的大氣成分、溫度、氣壓、風(fēng)速等氣象參數(shù)的變化規(guī)律，以及火星沙塵暴等極端天氣現(xiàn)象的形成機(jī)制；尋找火星上的水資源和生命跡象，通過(guò)對(duì)火星表面和地下的探測(cè)，確定火星上是否存在液態(tài)水或水冰，以及是否存在生命存在的條件；分析火星的資源分布，評(píng)估火星上的資源潛力，為未來(lái)人類在火星上的資源開(kāi)發(fā)和利用提供數(shù)據(jù)支持?；鹦翘綔y(cè)任務(wù)的任務(wù)要求也十分嚴(yán)格。在探測(cè)器的軌道設(shè)計(jì)方面，需要精確計(jì)算和控制探測(cè)器的軌道，確保其能夠準(zhǔn)確進(jìn)入火星軌道，并在火星周圍進(jìn)行穩(wěn)定的環(huán)繞飛行。在探測(cè)器的著陸過(guò)程中，需要實(shí)現(xiàn)高精度的軟著陸，確保探測(cè)器能夠安全地降落在火星表面預(yù)定的著陸區(qū)域。在火星表面的探測(cè)任務(wù)中，需要探測(cè)器具備自主導(dǎo)航、自主避障和自主決策的能力，能夠根據(jù)火星表面的實(shí)際情況，靈活調(diào)整探測(cè)策略和任務(wù)計(jì)劃，實(shí)現(xiàn)對(duì)火星的全面、深入探測(cè)。探測(cè)器還需要具備可靠的通信能力，能夠?qū)⒉杉降目茖W(xué)數(shù)據(jù)及時(shí)、準(zhǔn)確地傳輸回地球，以便科學(xué)家們進(jìn)行分析和研究。4.1.2規(guī)劃方法應(yīng)用在火星探測(cè)任務(wù)中，利用多智能體系統(tǒng)對(duì)任務(wù)進(jìn)行分解、資源分配和協(xié)同執(zhí)行，能夠有效提高任務(wù)的執(zhí)行效率和可靠性。在任務(wù)分解方面，將火星探測(cè)任務(wù)劃分為多個(gè)子任務(wù)，每個(gè)子任務(wù)由一個(gè)或多個(gè)智能體負(fù)責(zé)執(zhí)行。將探測(cè)器的軌道控制任務(wù)分配給軌道控制智能體，該智能體負(fù)責(zé)根據(jù)探測(cè)器的當(dāng)前位置和目標(biāo)軌道，計(jì)算并執(zhí)行軌道機(jī)動(dòng)指令，確保探測(cè)器準(zhǔn)確進(jìn)入火星軌道并保持穩(wěn)定的軌道運(yùn)行。將著陸任務(wù)分配給著陸智能體，著陸智能體負(fù)責(zé)在探測(cè)器接近火星表面時(shí)，根據(jù)火星表面的地形信息和探測(cè)器的狀態(tài)，控制著陸發(fā)動(dòng)機(jī)的工作，實(shí)現(xiàn)安全軟著陸。巡視探測(cè)任務(wù)則由巡視探測(cè)智能體負(fù)責(zé)，巡視探測(cè)智能體根據(jù)科學(xué)目標(biāo)和火星表面的實(shí)際情況，規(guī)劃巡視路徑，控制火星車的行駛和科學(xué)儀器的操作，實(shí)現(xiàn)對(duì)火星表面的全面探測(cè)。在資源分配方面，根據(jù)各智能體的任務(wù)需求和資源的可用性，合理分配探測(cè)器的能源、通信帶寬、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等資源。在能源分配上，優(yōu)先保障關(guān)鍵任務(wù)智能體的能源需求，如在探測(cè)器著陸階段，為著陸智能體提供充足的能源，確保著陸過(guò)程的順利進(jìn)行。在通信帶寬分配上，根據(jù)數(shù)據(jù)的重要性和時(shí)效性，為不同的智能體分配相應(yīng)的通信帶寬。對(duì)于實(shí)時(shí)性要求較高的科學(xué)數(shù)據(jù)，如火星表面的圖像數(shù)據(jù)和關(guān)鍵的環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)，為負(fù)責(zé)傳輸這些數(shù)據(jù)的智能體分配較大的通信帶寬，以確保數(shù)據(jù)能夠及時(shí)傳輸回地球。在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面，根據(jù)數(shù)據(jù)的重要性和存儲(chǔ)容量的限制，合理安排數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式和存儲(chǔ)位置。對(duì)于重要的科學(xué)數(shù)據(jù)，采用冗余存儲(chǔ)的方式，以確保數(shù)據(jù)的安全性和完整性。在協(xié)同執(zhí)行方面，各智能體之間通過(guò)通信和協(xié)作，實(shí)現(xiàn)任務(wù)的協(xié)同執(zhí)行。在探測(cè)器的軌道轉(zhuǎn)移過(guò)程中，軌道控制智能體與通信智能體密切協(xié)作，確保在軌道機(jī)動(dòng)過(guò)程中通信的穩(wěn)定。軌道控制智能體在執(zhí)行軌道機(jī)動(dòng)指令前，提前向通信智能體發(fā)送機(jī)動(dòng)時(shí)間和參數(shù)等信息，通信智能體根據(jù)這些信息，調(diào)整通信策略，確保在機(jī)動(dòng)過(guò)程中探測(cè)器與地球之間的通信鏈路不中斷。在火星表面的巡視探測(cè)任務(wù)中，巡視探測(cè)智能體與科學(xué)儀器智能體協(xié)同工作，根據(jù)科學(xué)目標(biāo)和火星表面的實(shí)際情況，合理控制科學(xué)儀器的工作時(shí)間和觀測(cè)參數(shù)。當(dāng)巡視探測(cè)智能體發(fā)現(xiàn)感興趣的目標(biāo)時(shí)，及時(shí)向科學(xué)儀器智能體發(fā)送指令，控制科學(xué)儀器對(duì)目標(biāo)進(jìn)行詳細(xì)的觀測(cè)和分析。以美國(guó)宇航局的好奇號(hào)火星探測(cè)器為例，在其任務(wù)執(zhí)行過(guò)程中，就采用了基于多智能體的規(guī)劃方法。好奇號(hào)的各個(gè)系統(tǒng)，如導(dǎo)航系統(tǒng)、動(dòng)力系統(tǒng)、科學(xué)儀器系統(tǒng)等，都可以看作是不同的智能體。導(dǎo)航智能體負(fù)責(zé)根據(jù)火星表面的地形和探測(cè)器的位置，規(guī)劃行駛路徑，確保探測(cè)器能夠安全地到達(dá)目標(biāo)區(qū)域。動(dòng)力智能體則根據(jù)導(dǎo)航智能體的指令和探測(cè)器的能源狀態(tài)，控制動(dòng)力系統(tǒng)的工作，為探測(cè)器的行駛提供動(dòng)力?？茖W(xué)儀器智能體根據(jù)科學(xué)目標(biāo)和導(dǎo)航智能體提供的位置信息，控制科學(xué)儀器對(duì)火星表面的巖石、土壤等進(jìn)行分析和探測(cè)。這些智能體之間通過(guò)通信和協(xié)作，實(shí)現(xiàn)了任務(wù)的高效執(zhí)行，使好奇號(hào)在火星探測(cè)任務(wù)中取得了豐碩的成果。4.1.3應(yīng)用效果評(píng)估該方法在火星探測(cè)任務(wù)中的應(yīng)用效果顯著，在任務(wù)完成效率、資源利用率、適應(yīng)性等方面都取得了較好的成果。在任務(wù)完成效率方面，基于多智能體的方法能夠?qū)?fù)雜的火星探測(cè)任務(wù)分解為多個(gè)子任務(wù)，由不同的智能體并行執(zhí)行，大大提高了任務(wù)的執(zhí)行效率。傳統(tǒng)的集中式規(guī)劃方法需要對(duì)整個(gè)任務(wù)進(jìn)行統(tǒng)一規(guī)劃和調(diào)度，決策過(guò)程較為復(fù)雜，容易導(dǎo)致任務(wù)執(zhí)行的延遲。而多智能體系統(tǒng)中的每個(gè)智能體都能夠自主地進(jìn)行決策和執(zhí)行，能夠根據(jù)任務(wù)的實(shí)時(shí)需求和自身狀態(tài)，快速調(diào)整任務(wù)執(zhí)行策略，從而提高了任務(wù)的完成效率。在火星表面的巡視探測(cè)任務(wù)中，傳統(tǒng)方法可能需要花費(fèi)較長(zhǎng)時(shí)間來(lái)規(guī)劃巡視路徑和科學(xué)探測(cè)任務(wù)，而基于多智能體的方法可以使巡視探測(cè)智能體根據(jù)實(shí)時(shí)的地形和科學(xué)目標(biāo)，快速規(guī)劃出最優(yōu)的巡視路徑和探測(cè)任務(wù)，減少了任務(wù)執(zhí)行的時(shí)間。在資源利用率方面，多智能體系統(tǒng)能夠根據(jù)各智能體的任務(wù)需求和資源的可用性，合理分配探測(cè)器的資源，提高了資源的利用效率。通過(guò)對(duì)能源、通信帶寬、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等資源的優(yōu)化分配，避免了資源的浪費(fèi)和沖突。在能源分配上，根據(jù)不同任務(wù)階段的能源需求，動(dòng)態(tài)調(diào)整能源分配策略，確保能源的合理利用。在通信帶寬分配上，根據(jù)數(shù)據(jù)的重要性和時(shí)效性，靈活分配通信帶寬，提高了通信資源的利用效率。在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面，采用合理的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理策略，避免了數(shù)據(jù)的重復(fù)存儲(chǔ)和丟失，提高了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)資源的利用率。在適應(yīng)性方面，多智能體系統(tǒng)具有較強(qiáng)的自適應(yīng)性和靈活性，能夠快速適應(yīng)火星探測(cè)任務(wù)中的各種變化和不確定性。當(dāng)遇到火星表面的復(fù)雜地形、惡劣天氣或設(shè)備故障等情況時(shí)，各智能體能夠根據(jù)自身的感知和決策能力，及時(shí)調(diào)整任務(wù)執(zhí)行策略，確保任務(wù)的繼續(xù)進(jìn)行。在遇到火星沙塵暴時(shí)，巡視探測(cè)智能體可以根據(jù)沙塵的濃度和風(fēng)向等信息，調(diào)整巡視路徑和科學(xué)探測(cè)任務(wù)，避免沙塵對(duì)探測(cè)器造成損害。當(dāng)某一智能體出現(xiàn)故障時(shí)，其他智能體可以通過(guò)協(xié)作和任務(wù)轉(zhuǎn)移，繼續(xù)完成任務(wù)，提高了系統(tǒng)的可靠性和適應(yīng)性?；诙嘀悄荏w的方法在火星探測(cè)任務(wù)中的應(yīng)用，有效提高了任務(wù)的執(zhí)行效率和質(zhì)量，為火星探測(cè)任務(wù)的成功實(shí)施提供了有力支持。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，該方法在未來(lái)的火星探測(cè)任務(wù)以及其他空間科學(xué)任務(wù)中，有望發(fā)揮更加重要的作用。4.2基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法在月球探測(cè)任務(wù)中的應(yīng)用4.2.1任務(wù)背景與目標(biāo)月球作為地球唯一的天然衛(wèi)星，對(duì)其進(jìn)行探測(cè)研究對(duì)于揭示太陽(yáng)系的起源和演化、了解地球的形成和發(fā)展、探索宇宙生命的起源等科學(xué)問(wèn)題具有重要意義。月球探測(cè)任務(wù)也是人類拓展空間活動(dòng)范圍、提升航天技術(shù)水平的重要途徑。月球探測(cè)任務(wù)的科學(xué)目標(biāo)主要包括以下幾個(gè)方面：研究月球的地質(zhì)演化歷史，了解月球的巖石類型、構(gòu)造運(yùn)動(dòng)和火山活動(dòng)等情況，揭示月球的形成和演化過(guò)程；探測(cè)月球的資源分布，評(píng)估月球上的資源潛力，如氦-3等核聚變能源資源，為未來(lái)人類在月球上的資源開(kāi)發(fā)和利用提供數(shù)據(jù)支持；探索月球的空間環(huán)境，研究月球的磁場(chǎng)、輻射環(huán)境等，為人類在月球上的長(zhǎng)期生存和活動(dòng)提供保障；尋找月球上是否存在水冰等生命必需物質(zhì)，為未來(lái)在月球上建立基地和開(kāi)展深空探測(cè)提供支持。月球探測(cè)任務(wù)的任務(wù)要求也十分嚴(yán)格。在探測(cè)器的軌道設(shè)計(jì)方面，需要精確計(jì)算和控制探測(cè)器的軌道，確保其能夠準(zhǔn)確進(jìn)入月球軌道，并在月球周圍進(jìn)行穩(wěn)定的環(huán)繞飛行。在探測(cè)器的著陸過(guò)程中，需要實(shí)現(xiàn)高精度的軟著陸，確保探測(cè)器能夠安全地降落在月球表面預(yù)定的著陸區(qū)域。在月球表面的探測(cè)任務(wù)中，需要探測(cè)器具備自主導(dǎo)航、自主避障和自主決策的能力，能夠根據(jù)月球表面的實(shí)際情況，靈活調(diào)整探測(cè)策略和任務(wù)計(jì)劃，實(shí)現(xiàn)對(duì)月球的全面、深入探測(cè)。探測(cè)器還需要具備可靠的通信能力，能夠?qū)⒉杉降目茖W(xué)數(shù)據(jù)及時(shí)、準(zhǔn)確地傳輸回地球，以便科學(xué)家們進(jìn)行分析和研究。4.2.2規(guī)劃方法應(yīng)用在月球探測(cè)任務(wù)中，將任務(wù)建模為馬爾科夫決策過(guò)程（MDP），利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)自主規(guī)劃，主要包括狀態(tài)定義、動(dòng)作定義、獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)設(shè)計(jì)和算法實(shí)現(xiàn)等步驟。在狀態(tài)定義方面，將探測(cè)器的狀態(tài)空間定義為包含軌道參數(shù)、姿態(tài)、能源狀態(tài)、儀器設(shè)備狀態(tài)、月球表面環(huán)境信息等多種因素的集合。軌道參數(shù)包括探測(cè)器在月球軌道上的位置、速度、軌道高度等；姿態(tài)用歐拉角或四元數(shù)來(lái)表示，反映探測(cè)器的朝向；能源狀態(tài)包含電池電量、太陽(yáng)能板發(fā)電功率等，體現(xiàn)探測(cè)器的能源供應(yīng)情況；儀器設(shè)備狀態(tài)表示各種科學(xué)儀器的工作狀態(tài)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)容量等，決定了探測(cè)器的探測(cè)能力；月球表面環(huán)境信息包括地形地貌、光照條件、溫度等，這些信息對(duì)于探測(cè)器的著陸和巡視探測(cè)至關(guān)重要。通過(guò)綜合考慮這些因素，能夠全面、準(zhǔn)確地描述探測(cè)器所處的狀態(tài)，為強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法提供豐富的決策依據(jù)。在動(dòng)作定義方面，將探測(cè)器的動(dòng)作空間定義為包括軌道機(jī)動(dòng)、姿態(tài)調(diào)整、儀器設(shè)備的開(kāi)啟與關(guān)閉、數(shù)據(jù)采集與傳輸?shù)榷喾N操作的集合。軌道機(jī)動(dòng)動(dòng)作可以改變探測(cè)器的軌道高度、軌道傾角、軌道偏心率等，以實(shí)現(xiàn)不同的探測(cè)任務(wù)需求，如靠近月球表面進(jìn)行高分辨率觀測(cè)或調(diào)整軌道以避開(kāi)危險(xiǎn)區(qū)域。姿態(tài)調(diào)整動(dòng)作可以使探測(cè)器繞三個(gè)坐標(biāo)軸進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，從而對(duì)準(zhǔn)不同的觀測(cè)目標(biāo)或調(diào)整太陽(yáng)能板的朝向以獲取更多的能量。儀器設(shè)備的開(kāi)啟與關(guān)閉動(dòng)作根據(jù)觀測(cè)任務(wù)的需求來(lái)控制科學(xué)儀器的工作狀態(tài)，如開(kāi)啟相機(jī)進(jìn)行拍攝、啟動(dòng)光譜儀分析月球表面物質(zhì)成分等。數(shù)據(jù)采集與傳輸動(dòng)作決定采集哪些數(shù)據(jù)以及如何將數(shù)據(jù)傳輸回地球，需要根據(jù)數(shù)據(jù)的重要性和時(shí)效性進(jìn)行合理安排。在獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)設(shè)計(jì)方面，根據(jù)任務(wù)的目標(biāo)和要求，設(shè)計(jì)合理的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，以引導(dǎo)探測(cè)器學(xué)習(xí)到最優(yōu)的決策策略。獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)應(yīng)綜合考慮任務(wù)的完成情況、資源的利用效率、探測(cè)器的安全性等因素。對(duì)于成功完成重要觀測(cè)任務(wù)、準(zhǔn)確著陸在預(yù)定區(qū)域、有效采集到有價(jià)值的數(shù)據(jù)等行為，給予較高的獎(jiǎng)勵(lì)；對(duì)于浪費(fèi)能源、損壞儀器設(shè)備、陷入危險(xiǎn)區(qū)域等行為，給予較低的獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰。在探測(cè)器成功著陸在月球表面預(yù)定的著陸區(qū)域后，給予一個(gè)較大的正獎(jiǎng)勵(lì)，以鼓勵(lì)探測(cè)器準(zhǔn)確完成著陸任務(wù)；而當(dāng)探測(cè)器在執(zhí)行任務(wù)過(guò)程中，因過(guò)度消耗能源導(dǎo)致能源不足，影響后續(xù)任務(wù)的執(zhí)行時(shí)，則給予一個(gè)負(fù)獎(jiǎng)勵(lì)，以懲罰這種不合理的能源使用行為。在算法實(shí)現(xiàn)方面，采用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，如深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）算法，來(lái)實(shí)現(xiàn)月球探測(cè)任務(wù)的自主規(guī)劃。將探測(cè)器的狀態(tài)信息作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練來(lái)逼近Q函數(shù)，即狀態(tài)-動(dòng)作值函數(shù)。Q函數(shù)表示在某個(gè)狀態(tài)下采取某個(gè)動(dòng)作所能獲得的期望累積獎(jiǎng)勵(lì)。在訓(xùn)練過(guò)程中，探測(cè)器通過(guò)與環(huán)境的交互，不斷更新Q函數(shù)的值，從而學(xué)習(xí)到最優(yōu)的決策策略。探