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龙图腾网获悉北京控制工程研究所申请的专利一种空间精细操作的分层任务规划方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114781789B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210233572.9，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种空间精细操作的分层任务规划方法及系统是由解永春;李林峰;王勇;陈奥;梁红义设计研发完成，并于2022-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种空间精细操作的分层任务规划方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种空间精细操作的分层任务规划方法及系统，属于空间技术领域。针对策略网络学习多任务时梯度估计方差大、算法收敛性不佳问题，构建基于动力学估计器和MonteCarlo树搜索的高层策略规划，具体包括如下三个步骤：离线数据采集、异步高低层策略优化、模型评估。本发明提高算法收敛性，有助于节省在轨服务空间操作的星载计算资源，满足实际工程需求。

本发明授权一种空间精细操作的分层任务规划方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种空间精细操作的分层任务规划方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤1：离线采集数据集； 步骤2：根据数据集进行异步优化高层策略和低层策略； 步骤3：对优化后的高层策略和低层策略进行模型评估； 在步骤2中，根据数据集进行异步优化高层策略和低层策略包括如下步骤： 步骤2.1：按照周期T进行高层策略优化； 步骤2.2：按照周期N*T进行低层策略优化； 步骤2.3：采样N～randinta,b，其中，randinta,b代表在[a,b]区间内随机采样整数； 在步骤2.1中，按照周期T进行高层策略优化包括如下步骤： 步骤2.1.1：基于数据集D回归动力学逼近模型P； 步骤2.1.2：对预设时间窗口内的状态序列进行预处理编码，将编码后的输出信号定义为MCTS的根节点，子目标状态定义为其他节点，宏动作定义为节点间的连接，运行Monte-Carlo树，计算得到目标信号g并输出至低层策略； 高层策略包含动力学逼近模型P和MonteCarlo树搜索算法A两部分，低层策略以高层策略的动力学逼近模型P输出的目标信号g为引导，根据当前状态s输出控制a，控制空间操作环境E中的执行结构，进而形成系统闭环； 在步骤3中，对优化后的高层策略πh和低层策略πl进行模型评估包括如下步骤： 步骤3.1：圈定以操作对象为中心的正方形区域； 步骤3.2：评估高层策略πh，随机将相机位置布置在步骤3.1划定的正方形区域内，运行高层策略πh，校验目标信号g是否与操作对象在相机坐标系下的位置一致； 步骤3.3：评估低层策略πl，以3.2步骤给出的目标信号g为输入，运行低层策略πl，校验机械臂末端的最终运行位置与实际操作对象位置的误差； 在步骤3.1中，正方形区域的大小满足以下条件： 在正方形区域的区域边缘布置相机时，保证相机视线垂直该正方形区域的条件下，相机视场内可拍到操作对象至少30％部分。

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