Neuromorphic quadratic programming for efficient and scalable model predictive control
作者: Ashish Rao Mangalore, Gabriel Andres Fonseca Guerra, Sumedh R. Risbud, Philipp Stratmann, Andreas Wild
分类: cs.NE, cs.ET, cs.RO
发布日期: 2024-01-26 (更新: 2024-06-19)
备注: Accepted by Robotics and Automation Magazine on 25-05-2024
💡 一句话要点
提出神经形态二次规划以解决高效模型预测控制问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 神经形态计算 模型预测控制 二次规划 能效优化 机器人技术 边缘计算 实时决策
📋 核心要点
- 现有方法在处理大型优化问题时，往往面临能耗高和延迟大的挑战，难以满足实时性要求。
- 本文提出了一种基于神经形态架构的二次规划方法，旨在提高模型预测控制的能效和响应速度。
- 实验结果表明，该方法在多种问题规模下，能量延迟乘积降低超过两个数量级，解决时间小于十毫秒。
📝 摘要（中文）
在机器人及其他受限于尺寸、重量和功耗的自主系统中，通常需要实时且低能耗的解决方案来处理大型优化问题。基于事件和内存集成的神经形态架构相比传统冯·诺依曼架构，能够以更高的能效和性能解决这些优化问题。本文提出了一种在英特尔可扩展神经形态研究芯片Loihi 2上解决具有二次成本函数和线性约束的凸连续优化问题的方法。该方法应用于四足机器人ANYmal的模型预测控制问题时，相较于现有的OSQP求解器，在各种问题规模下实现了超过两个数量级的能量延迟乘积降低，解决时间在十毫秒以内。这些结果展示了非冯·诺依曼架构在机器人控制应用中的优势。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决在实时和低能耗要求下的模型预测控制（MPC）问题，现有方法如OSQP在能耗和延迟方面存在显著不足。
核心思路：通过利用英特尔的Loihi 2神经形态芯片，提出一种新的二次规划方法，能够高效处理具有线性约束的凸优化问题，从而提升能效和响应速度。
技术框架：整体架构包括数据输入模块、优化求解模块和控制输出模块。数据输入模块负责接收传感器数据，优化求解模块利用神经形态计算进行优化，控制输出模块将结果应用于机器人控制。
关键创新：最重要的创新在于将神经形态计算与二次规划相结合，显著提高了能效和计算速度，与传统的冯·诺依曼架构相比，表现出更优的性能。
关键设计：在设计中，采用了特定的损失函数以适应二次成本函数的特性，优化算法经过调优以适应神经形态硬件的特性，确保在不同规模问题下均能高效求解。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，所提出的方法在解决模型预测控制问题时，能量延迟乘积降低超过两个数量级，解决时间在十毫秒以内，显著优于现有的OSQP求解器。这一成果展示了神经形态计算在实际应用中的巨大潜力。
🎯 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、无人机导航等需要实时决策的自主系统。通过提高优化效率和降低能耗，能够在边缘计算环境中实现更智能的控制策略，推动自主系统的广泛应用与发展。
📄 摘要（原文）
Applications in robotics or other size-, weight- and power-constrained autonomous systems at the edge often require real-time and low-energy solutions to large optimization problems. Event-based and memory-integrated neuromorphic architectures promise to solve such optimization problems with superior energy efficiency and performance compared to conventional von Neumann architectures. Here, we present a method to solve convex continuous optimization problems with quadratic cost functions and linear constraints on Intel's scalable neuromorphic research chip Loihi 2. When applied to model predictive control (MPC) problems for the quadruped robotic platform ANYmal, this method achieves over two orders of magnitude reduction in combined energy-delay product compared to the state-of-the-art solver, OSQP, on (edge) CPUs and GPUs with solution times under ten milliseconds for various problem sizes. These results demonstrate the benefit of non-von-Neumann architectures for robotic control applications.