面向大规模在轨服务任务的快速重规划方法

doi:10.7527/S1000-6893.2025.32728

Abstract

Abstract:

To meet the requirements of large-scale on-orbit service mission planning， existing research is usually confined to static scenarios， making it difficult to tackle the invalidation of initial plans caused by unexpected events such as spacecraft failures and task changes. This calls for on-the-fly replanning with flexible Lambert transfers. However， this mission is a mixed-integer programming problem involving three nested optimization layers： trajectory planning， sequence planning， and task assignment. Current strategies involve extensive iterative computations， especially for Lambert transfers that require numerical iterative solutions， which severely limits their practical engineering applications. To address this challenge， this paper proposes an efficient algorithmic framework. First， for the underlying trajectory planning and sequence planning problems， deep neural networks and attention models are adopted respectively to replace the online optimization iteration process， enabling rapid solutions. Second， for the upper-layer task assignment problem， a Beam Pre-search and Neighborhood Optimization Algorithm （BPNOA） based on historical pre-plans is proposed. By integrating mechanisms including target assignment state labeling， coarse screening of suitable spacecraft based on combined orbit transfer strategies， pre-plan adjustment using beam search and auction strategies， and local optimization， the proposed framework realizes an efficient solution process characterized by “fast initial optimization followed by fine-tuning”. Finally， using real orbital data from the CelesTrak website， comparative experiments with genetic algorithms demonstrate that in small-scale scenario tests， the proposed method exhibits an average convergence efficiency over 150 times higher； in 99 Monte Carlo tests of large-scale scenarios， with the same calculations， the average optimization result of the proposed method is improved by 71%， and the standard deviation of multiple solutions is reduced by 84.1%. The convergence is better and more robust. The results verify the effectiveness of the new method， which can significantly improve the efficiency of task replanning and meet the real-time requirements of future applications.

Key words: on-orbit service, Lambert transfer, re-planning, online optimization, beam search, attention model

CLC Number:

V448.2

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Figures/Tables 19

Fig.1

Fig.2

Fig.3

Table 1

Fig.4

Fig.5

Fig.6

Fig.7

Fig.8

Table 2

Table 3

Mission information

参数	数值
任务时长约束T₀/h	240
各航天器总速度增量约束 $Δ V 0 i$ /（m·s^-1）	1 000
服务过程额外速度增量消耗ΔV_plus/（m·s^-1）	10
服务过程额外时间消耗Δt_plus/s	1 800
目标行动方案调整消耗ΔV_dif/（m·s^-1）	100

Table 3

Table 4

Fig.9

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Table 6

Fig.10

Table 7

Fig.11

Fig.12

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工况	最优分配变量
1	［2］
2	［4，2］
3	［4，2，3］
4	［4，2，3，1］
5	［2，4，3，2，2］
6	［2，4，1，2，2，3］
7	［2，4，1，2，2，5，3］
8	［2，4，1，2，2，3，3，5］

飞行器类型	序号	半长轴/m	偏心率/10^-7	倾角/（°）	升交点赤经/（°）	近地点辐角/（°）	平近点角/（°）
服务航天器	S1	42 164 504.60	403	0.004 1	201.624 5	121.270 4	92.603 2
	S2	42 164 759.70	2 734	0.004 8	140.346 1	47.661 2	57.822 0
	S3	42 164 677.29	513	0.004 9	139.852 1	306.838 4	347.533 2
	S4	42 164 923.42	306	0.005 4	159.229 8	280.105 5	136.900 8
	S5	42 164 871.56	1 967	0.006 1	282.432 6	226.136 7	263.012 2
	S50	42 164 442.09	819	0.014 5	164.092 7	102.531 1	196.970 3
待服务目标	T1	42 164 753.54	1 749	0.014 6	105.618 4	73.307 9	59.399 1
	T2	42 164 509.37	4 797	0.014 6	239.547 6	339.617 4	90.592 8
	T3	42 165 084.06	5 614	0.014 7	114.647 2	23.984 8	303.417 6
	T4	42 164 964.07	194	0.015 0	220.691 5	195.670 7	128.391 7
	T5	42 164 435.36	559	0.015 1	53.577 3	196.877 8	328.482 0
	T150	42 164 758.58	1 169	0.081 8	89.945 0	127.807 3	91.903 4

算法	分配预案X₀	适应度函数值/（m·s^-1）
枚举法	［2，1，3，4，2，3，3，3，1］	7 628.41
遗传算法	［2，1，3，2，4，3，3，3，4］	7 609.65

算法	分配结果X₀	适应度函数值/（m·s^-1）	轨迹规划次数
枚举法（枚举预案）	［-1，1，3，4，2，-1，3，-1，-1，3］	5 583.95	62 228
遗传法（枚举预案）	［-1，1，3，4，2，-1，3，-1，-1，3］	5 583.95	7 169
本文算法（枚举预案）	［-1，1，3，4，2，-1，3，-1，-1，3］	5 583.95	44
枚举法（遗传预案）	［-1，1，3，2，-1，-1，3，-1，4，3］	5 424.54	62 624
遗传算法（遗传预案）	［-1，1，3，2，-1，-1，3，-1，4，3］	5 424.54	6 700
本文算法（遗传预案）	［-1，1，3，2，-1，-1，3，-1，4，3］	5 424.54	44

算法	最优值/（m·s^-1）	最差值/（m·s^-1）	平均值/（m·s^-1）	标准差/（m·s^-1）	平均轨迹规划次数
GA	51 197.00	46 256.63	49 755.36	1 221.11	306 780
DE	23 177.14	18 174.20	20 687.76	993.69	155 866
IGA1	82 845.07	79 683.91	80 527.80	494.17	308 939
IGA2	85 459.40	84 606.41	84 980.95	198.48	309 011
BPNOA	85 459.40	84 666.93	85 044.12	193.35	310 374

Fast replanning method for large-scale on-orbit servicing missions

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