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龍圖騰網獲悉北京控制工程研究所申請的專利一種空間精細操作的分層任務規劃方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114781789B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210233572.9，技術領域涉及：G06Q10/0631；該發明授權一種空間精細操作的分層任務規劃方法及系統是由解永春;李林峰;王勇;陳奧;梁紅義設計研發完成，并于2022-03-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種空間精細操作的分層任務規劃方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種空間精細操作的分層任務規劃方法及系統，屬于空間技術領域。針對策略網絡學習多任務時梯度估計方差大、算法收斂性不佳問題，構建基于動力學估計器和MonteCarlo樹搜索的高層策略規劃，具體包括如下三個步驟：離線數據采集、異步高低層策略優化、模型評估。本發明提高算法收斂性，有助于節省在軌服務空間操作的星載計算資源，滿足實際工程需求。

本發明授權一種空間精細操作的分層任務規劃方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種空間精細操作的分層任務規劃方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟： 步驟1：離線采集數據集； 步驟2：根據數據集進行異步優化高層策略和低層策略； 步驟3：對優化后的高層策略和低層策略進行模型評估； 在步驟2中，根據數據集進行異步優化高層策略和低層策略包括如下步驟： 步驟2.1：按照周期T進行高層策略優化； 步驟2.2：按照周期N*T進行低層策略優化； 步驟2.3：采樣N～randinta,b，其中，randinta,b代表在[a,b]區間內隨機采樣整數； 在步驟2.1中，按照周期T進行高層策略優化包括如下步驟： 步驟2.1.1：基于數據集D回歸動力學逼近模型P； 步驟2.1.2：對預設時間窗口內的狀態序列進行預處理編碼，將編碼后的輸出信號定義為MCTS的根節點，子目標狀態定義為其他節點，宏動作定義為節點間的連接，運行Monte-Carlo樹，計算得到目標信號g并輸出至低層策略； 高層策略包含動力學逼近模型P和MonteCarlo樹搜索算法A兩部分，低層策略以高層策略的動力學逼近模型P輸出的目標信號g為引導，根據當前狀態s輸出控制a，控制空間操作環境E中的執行結構，進而形成系統閉環； 在步驟3中，對優化后的高層策略πh和低層策略πl進行模型評估包括如下步驟： 步驟3.1：圈定以操作對象為中心的正方形區域； 步驟3.2：評估高層策略πh，隨機將相機位置布置在步驟3.1劃定的正方形區域內，運行高層策略πh，校驗目標信號g是否與操作對象在相機坐標系下的位置一致； 步驟3.3：評估低層策略πl，以3.2步驟給出的目標信號g為輸入，運行低層策略πl，校驗機械臂末端的最終運行位置與實際操作對象位置的誤差； 在步驟3.1中，正方形區域的大小滿足以下條件： 在正方形區域的區域邊緣布置相機時，保證相機視線垂直該正方形區域的條件下，相機視場內可拍到操作對象至少30％部分。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京控制工程研究所，其通訊地址為：100080 北京市海淀區北京2729信箱；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。