| Summary: | A busca de solução de automatização aplicada às operações espaciais é uma necessidade mundial para diminuir os custos das missões. No Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) uma grande parte das atividades de operação dos satélites é ainda feita de forma manual. Por isso, encontrar caminhos de automatização das atividades de operação de satélites do INPE é de extrema importância para conseguir manter o bom desempenho nas operações de rastreio dos satélites mesmo com a escassez de recursos financeiros disponíveis. Com este enfoque voltado à automatização de operações espaciais, este trabalho propõe uma arquitetura de um sistema de Planejamento Inteligente de Planos de Operação de Vôo (PlanIPOV) que emprega a tecnologia de planejamento da Inteligência Artificial (IA) na geração automática dos Planos de Operação de Vôo (POVs) para a fase operacional de rotina de satélites artificiais. O sistema PlanIPOV tem como propostas o uso da Linguagem de Definição do Domínio de Planejamento (PDDL) para modelagem da base de conhecimento do domínio de rastreio de satélites e também a geração automática dos arquivos de problemas. Um protótipo foi desenvolvido baseado na arquitetura PlanIPOV usando a linguagem PDDL2.2 e o planejador Local Searching for Planning Timed initial literal and Derived predicates (LPG-TD). Este protótipo foi testado para o domínio de rastreio dos satélites atualmente controlados pelo INPE: SCD1, SCD2 e CBERS2. Os POVs gerados pelo protótipo foram comparados com os POVs reais e os resultados obtidos foram satisfatórios. Durante o desenvolvimento da base de conhecimento e do protótipo, foram encontradas algumas limitações na aplicação da tecnologia de planejamento e soluções alternativas tiveram que ser adotadas para possibilitar a geração automática de POVs. Adicionalmente, esta pesquisa produziu um processo para a modelagem de uma base de conhecimento para um problema de planejamento genérico e um framework de classes que tem como objetivo gerar arquivos de problemas de forma automática. === Research for automatic solutions for space operations is a real need for all space agencies in order to reduce space mission costs. Nowadays, a significant parcel of satellite operation activities at the National Institute for Space Research (INPE) is still performed manually. Finding automated alternatives for the satellite operation activities at INPE is an important issue in order to maintain the currently satisfactory performance of these activities, despite the scarcity of financial resources. In this work an architecture of an Intelligent Planning System for the automatic generation of satellite flight operation plans (PlanIPOV) is proposed. This architecture employs the planning technology of Artificial Intelligence (AI) in the automatic Flight Operation Plans (FOPs) generation for the routine operational phase of a satellite. The PlanIPOV system proposes the use of Planning Domain Definition Language (PDDL) to model the knowledge base of satellite tracking domain and also the automatic generation of problem files. A prototype was developed based on the PlanIPOV architecture using the PDDL2.2 language and Local Searching for Planning Timed initial literal and Derived predicates (LPG-TD) planner. It was tested for the tracking domain of the satellites currently being controlled by INPE (SCD1, SCD2 and CBERS2). The FOPs generated by the prototype were compared with the real INPE FOPs and the obtained results were satisfactory. During the knowledge base and prototype development, some limitations were observed in the utilization of the planning technology and solutions were adopted to overcome them to allow the automatic generation of FOP. Additionally, the research work leads to the development of a process to model a knowledge base for a generic planning problem and a framework of classes, which has the aim to generate automatic problem files.
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