Fast and Continual Learning for Hybrid Control Policies using Generalized Benders Decomposition
作者: Xuan Lin
分类: cs.RO
发布日期: 2024-01-01 (更新: 2025-12-17)
备注: This paper has been withdrawn by the author. It has been superseded by a significantly updated version available at arXiv:2406.00780
💡 一句话要点
提出基于广义本德分解的混合控制策略以提升求解速度
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 混合控制 模型预测控制 广义本德分解 实时求解 机器人控制 动态环境
📋 核心要点
- 现有的混合模型预测控制方法在求解速度上存在不足，难以满足实时应用的需求。
- 本文提出了一种基于广义本德分解的混合MPC求解器，通过在线存储切割平面来加速求解过程。
- 实验结果表明，该求解器在控制复杂系统时，求解速度与现有高效求解器相当，且数据需求显著降低。
📝 摘要（中文）
混合模型预测控制（MPC）在涉及环境接触的机器人控制任务中应用广泛。然而，由于组合复杂性，现有混合MPC的求解速度在实时应用中往往不足。本文提出了一种基于广义本德分解（GBD）的混合MPC求解器，该算法在线枚举并存储切割平面，经过短暂的冷启动阶段后，存储的切割平面为新问题实例提供热启动，从而提高求解速度。尽管环境存在干扰和随机变化，求解速度依然保持稳定。利用可行性切割的稀疏性，本文还提出了一种快速的本德主问题求解算法。通过控制带有随机移动软接触墙的倒立摆系统和在障碍物周围导航的自由飞行机器人，验证了该求解器的有效性。结果表明，使用的数据量显著少于以往工作，且求解速度与现成的Gurobi求解器相当，尽管存在Python的开销。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决混合模型预测控制（MPC）在实时应用中求解速度不足的问题。现有方法在处理涉及连续和离散变量的复杂控制任务时，往往面临组合复杂性带来的求解效率低下的挑战。
核心思路：论文提出的解决方案基于广义本德分解（GBD），通过在线枚举和存储切割平面，利用热启动机制加速新问题实例的求解。该设计旨在提高求解器在动态环境下的适应性和效率。
技术框架：整体架构包括一个初始的冷启动阶段，随后进入在线存储切割平面的阶段。求解器通过维护有限缓冲区来存储切割平面，并在后续求解中利用这些存储的切割平面进行热启动。
关键创新：最重要的技术创新在于通过稀疏性利用可行性切割，提出了一种快速的本德主问题求解算法。这一方法显著提升了求解速度，并与现有的求解器相比具有明显的优势。
关键设计：在设计中，关键参数包括切割平面的存储策略和热启动机制的实现。此外，算法在处理随机变化的环境时，确保了求解速度的稳定性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，所提出的求解器在控制带有随机移动软接触墙的倒立摆系统和自由飞行机器人时，求解速度与现成的Gurobi求解器相当，且使用的数据量显著低于以往研究，展示了其在实际应用中的竞争力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动驾驶、智能制造等，尤其是在需要实时决策和动态环境适应的场景中。其实际价值在于提升混合控制系统的响应速度和效率，未来可能推动更复杂任务的自动化和智能化发展。
📄 摘要（原文）
Hybrid model predictive control with both continuous and discrete variables is widely applicable to robotic control tasks, especially those involving contact with the environment. Due to the combinatorial complexity, the solving speed of hybrid MPC can be insufficient for real-time applications. In this paper, we proposed a hybrid MPC solver based on Generalized Benders Decomposition (GBD). The algorithm enumerates and stores cutting planes online inside a finite buffer. After a short cold-start phase, the stored cuts provide warm-starts for the new problem instances to enhance the solving speed. Despite the disturbance and randomly changing environment, the solving speed maintains. Leveraging on the sparsity of feasibility cuts, we also propose a fast algorithm for Benders master problems. Our solver is validated through controlling a cart-pole system with randomly moving soft contact walls, and a free-flying robot navigating around obstacles. The results show that with significantly less data than previous works, the solver reaches competitive speeds to the off-the-shelf solver Gurobi despite the Python overhead.