From Data to Safe Mobile Robot Navigation: An Efficient and Modular Robust MPC Design Pipeline

📄 arXiv: 2508.07045v1 📥 PDF

作者: Dennis Benders, Johannes Köhler, Robert Babuška, Javier Alonso-Mora, Laura Ferranti

分类: cs.RO, eess.SY

发布日期: 2025-08-09

备注: 8 pages, 5 figures

💡 一句话要点

提出高效模块化的鲁棒MPC设计管道以解决移动机器人导航安全问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 模型预测控制 鲁棒控制 移动机器人 导航安全 闭环实验 干扰估计 输出反馈

📋 核心要点

  1. 现有的MPC方法在处理实际环境中的干扰和测量噪声时存在不足，导致安全性难以保证。
  2. 本文提出了一种模块化的鲁棒MPC设计管道，通过闭环实验数据估计干扰界限，合成鲁棒控制方案。
  3. 在Gazebo仿真中，实验结果表明该方法能够有效满足鲁棒约束并保持递归可行性。

📝 摘要（中文）

模型预测控制（MPC）是一种强大的自主移动机器人导航规划与控制策略。然而，由于存在干扰和测量噪声，确保实际部署中的安全性仍然具有挑战性。现有方法往往依赖理想化假设，忽视了噪声测量的影响，并简单地猜测不切实际的界限。本文提出了一种高效且模块化的鲁棒MPC设计管道，系统性地解决了这些局限。该管道包含一个迭代过程，利用闭环实验数据来估计干扰界限，并合成鲁棒的输出反馈MPC方案。我们以确定性和可重复的代码形式提供该管道，以从数据中合成鲁棒的输出反馈MPC。通过在Gazebo中进行的四旋翼仿真实验，我们实证展示了鲁棒约束满足和递归可行性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有MPC方法在实际应用中因干扰和测量噪声导致的安全性问题。现有方法往往依赖于理想化假设，无法有效应对真实环境中的不确定性。

核心思路：论文提出的鲁棒MPC设计管道通过迭代过程利用实验数据来估计干扰界限，从而合成一个能够应对不确定性的输出反馈MPC方案。这样的设计能够更好地适应真实环境中的变化。

技术框架：该管道的整体架构包括数据收集、干扰估计和MPC合成三个主要模块。首先，通过闭环实验收集数据，然后利用这些数据估计干扰界限，最后合成鲁棒的输出反馈MPC控制器。

关键创新：最重要的创新在于通过系统性的数据驱动方法来估计干扰界限，而不是依赖于不切实际的假设。这使得控制器在面对真实世界的复杂性时更加鲁棒。

关键设计：在设计过程中，关键参数包括干扰界限的估计方法和输出反馈控制器的结构。具体的损失函数和控制策略也经过精心设计，以确保在不同环境下的鲁棒性和可行性。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的鲁棒MPC设计管道在四旋翼仿真中实现了鲁棒约束的有效满足，且递归可行性得到了保证。与传统方法相比，该方法在处理干扰和噪声方面表现出显著的性能提升，具体数据未提供。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自主移动机器人、无人机导航及其他需要在动态环境中进行安全操作的自动化系统。通过提高导航的安全性和鲁棒性，能够在更广泛的实际场景中部署自主系统，提升其应用价值和社会影响。

📄 摘要（原文）

Model predictive control (MPC) is a powerful strategy for planning and control in autonomous mobile robot navigation. However, ensuring safety in real-world deployments remains challenging due to the presence of disturbances and measurement noise. Existing approaches often rely on idealized assumptions, neglect the impact of noisy measurements, and simply heuristically guess unrealistic bounds. In this work, we present an efficient and modular robust MPC design pipeline that systematically addresses these limitations. The pipeline consists of an iterative procedure that leverages closed-loop experimental data to estimate disturbance bounds and synthesize a robust output-feedback MPC scheme. We provide the pipeline in the form of deterministic and reproducible code to synthesize the robust output-feedback MPC from data. We empirically demonstrate robust constraint satisfaction and recursive feasibility in quadrotor simulations using Gazebo.