@MastersThesis{Cruz:2021:PlAuOp,
               author = "Cruz, Caio Gustavo Rodrigues da",
                title = "Planejamento autom{\'a}tico de opera{\c{c}}{\~a}o de 
                         sat{\'e}lites com predi{\c{c}}{\~a}o de estados 
                         inv{\'a}lidos",
               school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                 year = "2021",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                month = "2021-03-04",
             keywords = "planejamento autom{\'a}tico, estados inv{\'a}lidos, 
                         classifica{\c{c}}{\~a}o de dados, PDDL, sistemas de 
                         informa{\c{c}}{\~a}o, automated planning, invalid states, 
                         machine learning, information systems.",
             abstract = "O aumento do uso de sistemas automatizados em miss{\~o}es 
                         espaciais fez com que aspectos como seguran{\c{c}}a e 
                         confiabilidade das opera{\c{c}}{\~o}es espaciais sejam tratados 
                         com maior cautela devido {\`a} habitual degrada{\c{c}}{\~a}o de 
                         um sat{\'e}lite durante seu tempo de opera{\c{c}}{\~a}o. Em 
                         diversos trabalhos na literatura que t{\^e}m como objetivo o 
                         planejamento autom{\'a}tico, observa-se que planos s{\~a}o 
                         gerados com estados inv{\'a}lidos. O estado inv{\'a}lido pode 
                         ser compreendido como um cen{\'a}rio proibido ou que coloque em 
                         risco a opera{\c{c}}{\~a}o que demanda o planejamento 
                         autom{\'a}tico. Nesse contexto, este trabalho tem como objetivo 
                         apresentar uma nova arquitetura de planejamento com 
                         restri{\c{c}}{\~o}es. Para que planejadores autom{\'a}ticos 
                         n{\~a}o gerem planos com estados inv{\'a}lidos, foi proposta a 
                         adi{\c{c}}{\~a}o de um m{\'e}todo respons{\'a}vel por validar 
                         estados no software planejador. O m{\'e}todo de 
                         valida{\c{c}}{\~a}o proposto tem como base uma nova 
                         representa{\c{c}}{\~a}o de restri{\c{c}}{\~o}es, que {\'e} 
                         configurada por meio de um processo de aprendizagem de 
                         m{\'a}quina. Desta maneira, o planejamento autom{\'a}tico para a 
                         {\'a}rea espacial pode ser beneficiado pela arquitetura 
                         apresentada neste trabalho, j{\'a} que a base de dados da 
                         opera{\c{c}}{\~a}o de um sat{\'e}lite pode ser utilizada para 
                         configurar restri{\c{c}}{\~o}es, gerar planos com maior 
                         qualidade e aumentar a seguran{\c{c}}a da opera{\c{c}}{\~a}o. 
                         Atrav{\'e}s do estudo de caso realizado, observa-se que a 
                         valida{\c{c}}{\~a}o dos estados inv{\'a}lidos possibilita que o 
                         planejador cumpra as restri{\c{c}}{\~o}es e garanta que o 
                         objetivo do problema seja alcan{\c{c}}ado com apenas estados 
                         permitidos. Por fim, {\'e} poss{\'{\i}}vel concluir que os 
                         planos gerados com base na utiliza{\c{c}}{\~a}o da arquitetura 
                         apresentada nesta disserta{\c{c}}{\~a}o contribuem para que as 
                         restri{\c{c}}{\~o}es emergentes do dom{\'{\i}}nio da {\'a}rea 
                         espacial, como a queima de um subsistema, sejam representadas e 
                         cumpridas no planejamento autom{\'a}tico. ABSTRACT: The increase 
                         in the use of automated systems in space missions has made that 
                         aspects such as safety and reliability of space operations are 
                         treated with greater caution due to the natural degradation of a 
                         satellite during its operating time. In several works in 
                         literature that focus on automatic planning, it is observed that 
                         plans are generated with invalid states. The invalid state can be 
                         understood as a prohibited scenario or one that jeopardizes the 
                         operation that requires automatic planning. In this context, this 
                         work aims to present a new planning architecture with 
                         restrictions. In order for automatic planners to not generate 
                         plans with invalid states, it was proposed to add a method that is 
                         responsible for the validation of states in the planner software. 
                         The proposed validation method is based on a new representation of 
                         restrictions, which is configured through a machine learning 
                         process. In this way, the automatic planning for space can be 
                         benefited by the architecture presented in this work, since the 
                         knowledge base of operation of a satellite can be used to 
                         configure restrictions, generate plans with higher quality and 
                         increase the security of the operation. Through the experiments 
                         carried out, it is observed that the validation of invalid states 
                         enables the planner to comply with the restrictions and ensure 
                         that the objective of the problem is achieved with only allowed 
                         states. Finally, it is possible to conclude that the plans 
                         generated based on the use of the architecture presented in this 
                         thesis, contributes so that the restrictions emerging from the 
                         domain of the space area, such as the burning of a subsystem, are 
                         represented and fulfilled in the automatic planning.",
            committee = "Santos, Walter Abrah{\~a}o dos (presidente) and Ferreira, 
                         Maur{\'{\i}}cio Gon{\c{c}}alves Vieira (orientador) and Silva, 
                         Rodrigo Rocha (orientador) and Ambrosio, Ana Maria and Bernardino, 
                         Jorge Fernandes Rodrigues",
         englishtitle = "Automatic satellite operation planning with prediction of invalid 
                         states",
             language = "pt",
                pages = "83",
                  ibi = "8JMKD3MGP3W34R/446GAE8",
                  url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/446GAE8",
           targetfile = "publicacao.pdf",
        urlaccessdate = "04 maio 2024"
}