在开放世界中求解智能规划问题往往是比较困难的，这是由于在开放世界中，某些对象可能是未知的，因而在搜索规划解时需要考虑不同的可能性。针对开放世界中的规划问题，通常需要使用传感器观察未知的对象，但是传感器无法保证获取所需的所有信息。利用逻辑推理方法，提出了在目标状态信息不完整情况下的智能规划问题求解算法PQG（plannerwithquery-goal），并通过三个规划领域下的实验验证了该算法的有效性。