Parallel-Constraint Model Predictive Control: Exploiting Parallel Computation for Improving Safety

📄 arXiv: 2509.03261v1 📥 PDF

作者: Elias Fontanari, Gianni Lunardi, Matteo Saveriano, Andrea Del Prete

分类: cs.RO, eess.SY

发布日期: 2025-09-03

💡 一句话要点

提出并行约束模型预测控制，利用并行计算提升机器人安全性能

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 模型预测控制 并行计算 安全集 机器人控制 约束优化

📋 核心要点

  1. 非线性系统和约束下，模型预测控制难以保证约束满足，从而影响机器人安全。
  2. 利用并行计算同时求解多个MPC问题，每个问题在不同时间步施加安全集约束。
  3. 通过3关节机器人手臂仿真验证，即使使用少量计算核心，也能显著提升安全性和性能。

📝 摘要（中文）

确保约束满足是包括大多数机器人平台在内的安全关键系统的关键要求。约束可用于建模关节位置/速度/扭矩限制和避碰。受约束的系统通常使用模型预测控制（MPC）进行控制，因为它能够自然地处理约束，并依赖于数值优化。然而，确保非线性系统/约束的约束满足具有挑战性。控制不变集（又称安全集）是使控制器安全的一种众所周知的工具。我们之前的工作表明，通过让安全集约束沿MPC horizon后退，可以提高安全性。在本文中，我们通过利用并行计算来进一步推进这一想法以提高安全性。我们同时解决多个MPC问题，其中每个问题在horizon上的不同时间步长实例化安全集约束。最后，控制器可以根据一些用户定义的标准选择最佳解决方案。我们通过对具有3关节的机器人手臂进行广泛的仿真验证了这一想法，结果表明，即使使用少至4个计算核心，也可以在安全性和性能方面实现显着改进。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决非线性系统中使用模型预测控制（MPC）时，难以保证约束满足，从而影响机器人安全性的问题。现有的MPC方法在处理复杂的非线性约束时，计算负担大，难以实时保证安全约束，例如关节限制和避障约束。

核心思路：论文的核心思路是利用并行计算能力，同时求解多个MPC问题。每个MPC问题在预测horizon的不同时间步长上施加安全集约束。通过并行求解，可以更快地评估不同时间步长的安全集约束对控制效果的影响，并选择最优的控制策略，从而提高安全性。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 并行MPC问题生成模块：根据预测horizon和并行计算核心数量，生成多个MPC问题，每个问题对应horizon上不同的安全集约束时间步长。2) 并行求解器：利用多个计算核心，并行求解生成的MPC问题。3) 决策模块：根据用户定义的标准（例如，安全性、性能等），从并行求解的多个结果中选择最佳的控制策略。4) 控制执行模块：将选定的控制策略应用于机器人系统。

关键创新：最重要的技术创新点在于利用并行计算来加速安全集约束的评估和选择过程。与传统的串行MPC方法相比，该方法能够更快地找到满足安全约束的控制策略，从而提高系统的安全性。本质区别在于，传统方法是串行搜索，而该方法是并行搜索，能够更有效地利用计算资源。

关键设计：关键设计包括：1) 安全集约束的定义：需要定义合适的安全集，以保证机器人在该集合内运动时是安全的。2) 并行MPC问题的生成策略：需要确定如何根据预测horizon和并行计算核心数量，生成最优的MPC问题集合。3) 决策标准的设计：需要设计合适的决策标准，以平衡安全性、性能等多个目标。

📊 实验亮点

通过对3关节机器人手臂进行仿真实验，结果表明，即使使用4个计算核心，该方法也能显著提高安全性和性能。具体而言，该方法能够更有效地避免碰撞，并提高机器人的运动速度和精度。实验结果验证了该方法的有效性和可行性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种安全关键型机器人系统，例如工业机器人、无人驾驶车辆、医疗机器人等。通过提高机器人的安全性，可以减少事故发生，提高生产效率，并拓展机器人的应用范围。该方法具有很高的实际应用价值，有望在未来得到广泛应用。

📄 摘要（原文）

Ensuring constraint satisfaction is a key requirement for safety-critical systems, which include most robotic platforms. For example, constraints can be used for modeling joint position/velocity/torque limits and collision avoidance. Constrained systems are often controlled using Model Predictive Control, because of its ability to naturally handle constraints, relying on numerical optimization. However, ensuring constraint satisfaction is challenging for nonlinear systems/constraints. A well-known tool to make controllers safe is the so-called control-invariant set (a.k.a. safe set). In our previous work, we have shown that safety can be improved by letting the safe-set constraint recede along the MPC horizon. In this paper, we push that idea further by exploiting parallel computation to improve safety. We solve several MPC problems at the same time, where each problem instantiates the safe-set constraint at a different time step along the horizon. Finally, the controller can select the best solution according to some user-defined criteria. We validated this idea through extensive simulations with a 3-joint robotic arm, showing that significant improvements can be achieved in terms of safety and performance, even using as little as 4 computational cores.