An MPC framework for efficient navigation of mobile robots in cluttered environments

📄 arXiv: 2509.15917v1 📥 PDF

作者: Johannes Köhler, Daniel Zhang, Raffaele Soloperto, Andrea Carron, Melanie Zeilinger

分类: cs.RO, eess.SY, math.OC

发布日期: 2025-09-19

备注: - Code available at: https://github.com/IntelligentControlSystems/ClutteredEnvironment - Supplementary video: https://youtu.be/Hn_hpAmGgq0

💡 一句话要点

提出一种MPC框架，用于移动机器人在复杂环境中高效导航

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 模型预测控制 移动机器人导航 路径规划 非线性动力学 避碰

📋 核心要点

  1. 现有移动机器人导航方法在复杂环境中难以兼顾效率和安全性，尤其是在动态目标和非线性动力学下。
  2. 该论文提出将有限段最短路径规划器融入MPC框架，动态选择目标并保证避碰，适用于非线性动力学和复杂环境。
  3. 硬件实验表明，该方法能使机器人在复杂环境中快速导航至动态目标，平均耗时2-3秒，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种模型预测控制（MPC）框架，用于移动机器人在复杂环境中高效导航。该方法将有限段最短路径规划器集成到MPC的有限时域轨迹优化中。这种公式确保了收敛到动态选择的目标，并保证了避碰，即使在一般的非线性动力学和复杂的环境中。通过小型地面机器人的硬件实验验证了该方法的有效性，实验中人类操作员动态地分配目标位置。机器人成功地在复杂环境中导航，并在2-3秒内到达新的目标。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决移动机器人在复杂、拥挤环境中高效、安全导航的问题。现有方法在处理非线性动力学、动态目标以及保证避碰方面存在挑战，难以同时满足导航效率和安全性的需求。尤其是在动态目标的情况下，如何快速规划出安全可行的轨迹是一个难题。

核心思路：论文的核心思路是将全局路径规划与局部轨迹优化相结合。首先，利用有限段最短路径规划器快速找到一个粗略的全局路径，然后将其作为MPC的参考轨迹，通过MPC的局部优化来保证轨迹的动态可行性和避碰。这种结合方式既能利用全局规划的引导性，又能发挥MPC的局部优化能力。

技术框架：该方法的技术框架主要包含两个模块：有限段最短路径规划器和模型预测控制器（MPC）。首先，最短路径规划器根据环境信息和目标位置生成一个粗略的路径。然后，MPC以该路径为参考，在考虑机器人动力学约束和环境约束的条件下，优化机器人的控制输入，生成最终的轨迹。MPC会根据环境变化和目标位置的更新，动态调整轨迹。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将全局路径规划器与MPC框架紧密结合。传统的MPC方法通常依赖于初始轨迹，容易陷入局部最优。而该方法通过全局路径规划器提供一个较好的初始轨迹，从而提高了MPC的收敛速度和全局最优性。此外，该方法能够处理非线性动力学和复杂的环境约束，具有较强的鲁棒性。

关键设计：在MPC的设计中，需要仔细选择状态空间、控制输入和预测时域。状态空间通常包括机器人的位置、速度和朝向等信息。控制输入可以是机器人的线速度和角速度。预测时域的选择需要权衡计算复杂度和优化效果。此外，损失函数的设计也至关重要，需要同时考虑轨迹的平滑性、与目标点的距离以及避碰等因素。避碰约束通常通过距离场或碰撞检测算法来实现。

📊 实验亮点

通过在小型地面机器人上的硬件实验验证了该方法的有效性。实验结果表明，该机器人能够在复杂环境中成功导航至动态目标，平均耗时2-3秒。这表明该方法具有较高的导航效率和实时性。此外，实验还验证了该方法在处理非线性动力学和复杂环境约束方面的鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种移动机器人导航场景，例如仓储物流、自动驾驶、服务机器人等。在这些场景中，机器人需要在复杂、动态的环境中安全、高效地完成导航任务。该方法能够提高机器人的自主性和适应性，降低人工干预的需求，从而提高工作效率和服务质量。未来，该方法还可以扩展到多机器人协同导航等更复杂的场景。

📄 摘要（原文）

We present a model predictive control (MPC) framework for efficient navigation of mobile robots in cluttered environments. The proposed approach integrates a finite-segment shortest path planner into the finite-horizon trajectory optimization of the MPC. This formulation ensures convergence to dynamically selected targets and guarantees collision avoidance, even under general nonlinear dynamics and cluttered environments. The approach is validated through hardware experiments on a small ground robot, where a human operator dynamically assigns target locations. The robot successfully navigated through complex environments and reached new targets within 2-3 seconds.