空间机器人的研究从20世纪70年代月球车和80年代空间站操作臂开始，加拿大、美国、德国为主的国家陆续开发出一系列在轨服务机器人、行星表面探索机器人，作为宇航员的助手或者替代宇航员在恶劣环境中完成任务。从最初的宇航员手动控制操作臂到后来的地面控制台遥操作，以及通过视觉伺服的自主目标捕获，空间机器人控制系统逐步摆脱对人类智能的依赖。然而空间任务是多样化的，在一个非结构环境中存在多种不可预测的事件可能导致机器人故障，因此采用多个机器人共同完成任务具有一定的灵活性和容错性。面向任务的空间机器人控制结构接收用户的任务描述，根据机器人传感器的输入产生机器人执行器的输出来完成任务，向用户反馈任务执行状况。根据空间任务多样化、非结构环境、机器人故障、通信带宽受限且有较大延迟的特点，可以将面向任务的空间机器人控制结构的评价标准归纳为:任务描述能力、人参与决策的能力、容错性、多机器人协作、扩展性，目前多机器人控制结构的研究不能很好地满足这些评价标准。　　本文对比分析了目前的空间机器人控制结构和其它一些面向任务的多机器人控制结构研究的贡献和不足，提出一种采用多agent系统理论形式化描述的控制结构，目的是使得控制结构可以根据用户的任务描述自动改变agent之间的关系完成任务，用户也可以通过与不同的agent进行人机交互获得不同分辨率的状态反馈并参与决策。规划问题分布在各个agent中，可以进行快速的求解满足容错性的要求。具体阐述如下:　　(1)将机器人、分布式传感器-执行器闭环、软件单元抽象为具有有限感知、决策和行为能力的agent，使用多agent系统理论中的社会机制设计一个面向任务的空间机器人控制结构。控制结构的社会机制分为两个部分:分层组织模型描述了控制结构在面向特定任务时agent之间的关系，agent之间的交互被限制在一个小范围内，适用于空间机器人通信带宽有限且有较大延时的应用背景;社会规范包括知识交互规范和任务交互规范，分别定义了agent交互的数据格式和内容。　　(2)知识服务器和交互接口标准使得agent满足知识交互规范的要求。知识服务器采用共享的本体论模型定义agent通信使用到的词汇表和词汇的使用约束，并提供一致性推理服务来判断某个agent的内部知识表示是否与共享本体论模型一致。交互接口标准使用KIF(KnowledgeInterchange Format)语言作为中间语言实现不同语言agent之间的格式转换，使用OKBC(Open Knowledge Base Connectivity)作为agent访问知识服务器的通信协议。　　(3)基于SOAR(State，Operator and Result)的认知模型作为agent设计的理论基础，使得agent满足任务交互规范的要求。认知模型将agent的内部结构分为感知部分、工作内存、长期知识存储、认知处理、行为输出五个部分。提出了一个逻辑系统描述决策问题，通过这个逻辑系统对目标公式的证明过程可以获得针对该目标进行决策的产生式规则，便于agent设计过程中的检查和分析。开发了控制结构仿真验证的软件平台，可以对agent进行在线调试。　　(4)设计了在线规划单元供agent调用实现对某些不能使用目标公式描述的复杂任务的规划问题求解，根据求解结果设定当前的目标。在线规划单元使用形式化语言NDDL(New Domain Description Language)描述任务、领域模型、资源和能力数据，以EUROPA(Extensible UniversalRemote Operations Planning Architecture)平台提供的PSEngine作为搜索引擎。如果规划求解获得无缺陷规划，与保存历史信息的时态数据库对比确定agent当前的目标;如果不存在无缺陷规划，则向父节点反馈任务降额分析。　　(5)通过一个应用案例来说明本文的理论应用，着重分析了控制结构中将规划问题限制在单个agent范围内的优势，加入一定的启发式搜索策略后可以进一步缩短求解时间。最后与其它多机器人控制结构的研究对比分析，指出了本文提出的面向任务的空间机器人控制结构的特点和贡献。