Smooth Computation without Input Delay: Robust Tube-Based Model Predictive Control for Robot Manipulator Planning
作者: Yu Luo, Qie Sima, Tianying Ji, Fuchun Sun, Huaping Liu, Jianwei Zhang
分类: cs.RO, eess.SY
发布日期: 2024-03-02 (更新: 2024-05-08)
备注: arXiv admin note: text overlap with arXiv:2103.09693
💡 一句话要点
提出无输入延迟的鲁棒管道模型预测控制以优化机器人规划
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 模型预测控制 机器人规划 前瞻性计算 非线性系统 控制策略
📋 核心要点
- 现有的模型预测控制方法在解决最优控制问题时存在显著的计算延迟，影响了其在复杂任务中的应用。
- 本文提出通过预测后续状态，提前一步解决最优控制问题，从而消除控制应用中的延迟。
- 实验结果表明，采用该方法后，响应速度提升可达90%，显著优于传统的时间触发MPC策略。
📝 摘要（中文）
模型预测控制（MPC）在优化目标和满足约束方面表现出色。然而，解决每个触发时刻的最优控制问题（OCP）所需的计算负担引入了显著的延迟，限制了MPC在资源受限系统中的实用性。本文提出通过预测后续状态，使控制器能够提前一步解决OCP，从而避免下一动作的延迟。我们计算实际和名义系统状态之间的偏差，将即将到来的实际状态作为OCP解决的初始条件。通过这种前瞻性计算，基于当前名义状态存储最优控制，从而减轻延迟影响。此外，我们建立了线性化误差的上界，有效线性化非线性系统，降低OCP复杂性，提高响应速度。通过两个数值仿真和相应的实际机器人任务进行实证验证，结果显示与传统的时间触发MPC策略相比，我们的方法显著提高了性能和响应速度（提升幅度可达90%）。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决模型预测控制（MPC）在每个触发时刻计算延迟的问题。现有方法在资源受限系统中应用时，计算负担导致的延迟限制了其实际效果。
核心思路：通过预测系统的后续状态，控制器能够在当前时刻提前一步解决最优控制问题，从而避免下一动作的延迟。这种前瞻性计算方法使得控制器能够更快地响应环境变化。
技术框架：整体架构包括状态预测模块、OCP求解模块和控制应用模块。首先，通过计算实际状态与名义状态之间的偏差，预测即将到来的实际状态；然后，利用这些预测状态作为初始条件解决OCP；最后，将计算出的控制策略应用于系统。
关键创新：本文的主要创新在于引入了前瞻性计算机制，通过提前解决OCP来消除延迟影响。这一方法与传统的时间触发MPC策略本质上不同，后者在每个触发时刻都需要重新计算控制策略。
关键设计：在技术细节上，本文建立了线性化误差的上界，以有效线性化非线性系统，降低OCP的复杂性。此外，采用了基于当前名义状态的最优控制存储策略，以提高响应速度。具体的参数设置和损失函数设计在实验部分进行了详细说明。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，采用本文提出的方法后，响应速度提升可达90%。与传统的时间触发MPC策略相比，性能显著改善，验证了前瞻性计算在复杂任务中的有效性和实用性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人操作、自动驾驶、智能制造等复杂任务场景。在这些领域中，快速响应和高效控制是实现高性能系统的关键。未来，该方法有望在资源受限的环境中广泛应用，提升机器人和自动化系统的智能化水平。
📄 摘要（原文）
Model Predictive Control (MPC) has exhibited remarkable capabilities in optimizing objectives and meeting constraints. However, the substantial computational burden associated with solving the Optimal Control Problem (OCP) at each triggering instant introduces significant delays between state sampling and control application. These delays limit the practicality of MPC in resource-constrained systems when engaging in complex tasks. The intuition to address this issue in this paper is that by predicting the successor state, the controller can solve the OCP one time step ahead of time thus avoiding the delay of the next action. To this end, we compute deviations between real and nominal system states, predicting forthcoming real states as initial conditions for the imminent OCP solution. Anticipatory computation stores optimal control based on current nominal states, thus mitigating the delay effects. Additionally, we establish an upper bound for linearization error, effectively linearizing the nonlinear system, reducing OCP complexity, and enhancing response speed. We provide empirical validation through two numerical simulations and corresponding real-world robot tasks, demonstrating significant performance improvements and augmented response speed (up to $90\%$) resulting from the seamless integration of our proposed approach compared to conventional time-triggered MPC strategies.