Real-Time Nonlinear Model Predictive Control of Heavy-Duty Skid-Steered Mobile Platform for Trajectory Tracking Tasks

📄 arXiv: 2510.02976v1 📥 PDF

作者: Alvaro Paz, Pauli Mustalahti, Mohammad Dastranj, Jouni Mattila

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-03

💡 一句话要点

提出重型滑移转向移动平台实时非线性模型预测控制，用于轨迹跟踪任务

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 非线性模型预测控制 滑移转向移动平台 轨迹跟踪 多重打靶法 实时控制

📋 核心要点

  1. 现有滑移转向移动平台的非线性模型预测控制在实时性和精度方面存在挑战，难以应对不确定性和扰动。
  2. 采用多重打靶法构建非线性模型预测控制框架，结合传感器数据，提升控制器的实时性和轨迹跟踪精度。
  3. 实验结果表明，该控制器在速度和精度方面均优于现有方法，实现了显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

本文提出了一个用于重型滑移转向移动平台轨迹跟踪的实时最优控制框架。控制器精确的实时性能对于安全至关重要，尤其是在受不确定性和扰动影响的动态系统中，控制器应补偿这些现象以提供稳定的性能。本文提出了一种多重打靶非线性模型预测控制框架。该框架受益于合适的算法以及来自各种传感器的读数，从而实现真正高精度实时性能。该控制器经过了不同轨迹跟踪的测试，在速度和精度方面都表现出非常理想的性能。与文献中已有的在滑移转向移动平台上实现的非线性模型预测控制器相比，该控制器显示出显著的改进。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决重型滑移转向移动平台在轨迹跟踪任务中，现有非线性模型预测控制方法难以兼顾实时性和精度的难题。现有方法在处理平台受到的不确定性和扰动时，控制性能下降明显，无法保证轨迹跟踪的稳定性和安全性。

核心思路：论文的核心思路是利用多重打靶法（Multiple Shooting）构建非线性模型预测控制器，从而提高控制器的计算效率和鲁棒性。通过结合来自多个传感器的实时数据，控制器能够更准确地预测平台未来的状态，并及时调整控制策略，以应对不确定性和扰动。

技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1) 平台动力学模型：用于描述滑移转向移动平台的运动规律；2) 传感器数据采集模块：负责获取平台的实时状态信息，如位置、速度、角速度等；3) 多重打靶非线性模型预测控制模块：基于平台动力学模型和传感器数据，预测平台未来的状态，并优化控制输入；4) 控制指令执行模块：将优化后的控制指令发送给平台的驱动系统，实现轨迹跟踪。

关键创新：该论文的关键创新在于将多重打靶法应用于重型滑移转向移动平台的非线性模型预测控制中。相比于传统的单重打靶法，多重打靶法能够将优化问题分解为多个子问题，从而降低计算复杂度，提高控制器的实时性。此外，该方法还能够更好地处理平台受到的约束条件，保证控制器的安全性和稳定性。

关键设计：论文中，目标函数通常包含两部分：一是跟踪误差，即平台实际轨迹与目标轨迹之间的偏差；二是控制输入的惩罚项，用于限制控制输入的幅值和变化率。多重打靶法将预测时域划分为多个小区间，并在每个小区间内独立求解优化问题。相邻小区间通过约束条件连接起来，保证解的连续性。控制器的参数需要根据平台的具体特性进行调整，例如，预测时域的长度、小区间的数量、目标函数中各项的权重等。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的多重打靶非线性模型预测控制器在轨迹跟踪任务中表现出优异的性能。与现有的非线性模型预测控制器相比，该控制器在速度和精度方面均有显著提升。具体而言，在相同的计算资源下，该控制器能够以更高的频率进行控制，并实现更小的跟踪误差。实验还验证了该控制器在面对不确定性和扰动时的鲁棒性，能够保证平台稳定地跟踪目标轨迹。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要高精度轨迹跟踪的重型滑移转向移动平台，例如：建筑工地上的物料搬运、农业领域的精准作业、以及矿山环境下的自主运输等。该控制器的实时性和鲁棒性使其能够在复杂和不确定的环境中安全可靠地运行，从而提高生产效率和降低运营成本。未来，该技术有望进一步推广到其他类型的移动机器人和自动化系统中。

📄 摘要（原文）

This paper presents a framework for real-time optimal controlling of a heavy-duty skid-steered mobile platform for trajectory tracking. The importance of accurate real-time performance of the controller lies in safety considerations of situations where the dynamic system under control is affected by uncertainties and disturbances, and the controller should compensate for such phenomena in order to provide stable performance. A multiple-shooting nonlinear model-predictive control framework is proposed in this paper. This framework benefits from suitable algorithm along with readings from various sensors for genuine real-time performance with extremely high accuracy. The controller is then tested for tracking different trajectories where it demonstrates highly desirable performance in terms of both speed and accuracy. This controller shows remarkable improvement when compared to existing nonlinear model-predictive controllers in the literature that were implemented on skid-steered mobile platforms.