Full-Dynamics Real-Time Nonlinear Model Predictive Control of Heavy-Duty Hydraulic Manipulator for Trajectory Tracking Tasks

📄 arXiv: 2510.23386v1 📥 PDF

作者: Alvaro Paz, Mahdi Hejrati, Pauli Mustalahti, Jouni Mattila

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-27

备注: This work has been submitted for possible publication in IEEE

💡 一句话要点

提出一种重型液压机械臂全动力学实时非线性模型预测控制方法，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 重型液压机械臂 实时控制 轨迹跟踪 约束优化

📋 核心要点

  1. 重型液压机械臂的精确控制面临挑战，现有方法难以在满足执行器约束的同时实现高精度轨迹跟踪。
  2. 该论文提出了一种基于非线性模型预测控制（NMPC）的框架，结合多重打靶策略和实时反馈，保证约束满足。
  3. 实验结果表明，该方法能够在1kHz的控制频率下，实现关节和末端执行器的高精度轨迹跟踪，并严格遵守安全约束。

📝 摘要（中文）

重型液压机械臂（HHMs）由于其庞大的尺寸、高功率和复杂的非线性动力学特性，在严格的物理和安全约束下运行。确保关节层面和末端执行器的轨迹都符合执行器的能力限制，如力、速度和位置限制，对于安全可靠的运行至关重要，但在实时控制框架中仍未得到充分探索。本文提出了一种非线性模型预测控制（NMPC）框架，旨在保证HHMs完整非线性动力学过程中的约束满足，同时以1 kHz的实时控制频率运行。该方法结合了多重打靶策略和实时传感器反馈，并由基于虚拟分解控制（VDC）的鲁棒低层控制器支持，以实现精确的关节跟踪。在全尺寸液压机械臂上的实验验证表明，NMPC框架不仅在关节层面强制执行执行器约束，而且还确保了末端执行器在笛卡尔空间中的约束兼容运动。这些结果证明了该方法在严格遵守安全关键限制的同时，提供高精度轨迹跟踪的能力，为大型液压系统的实时控制树立了新的基准。

🔬 方法详解

问题定义：重型液压机械臂由于其复杂的非线性动力学特性和严格的物理约束，难以实现高精度和安全的轨迹跟踪。现有的控制方法通常难以同时满足关节层面的执行器约束（如力、速度和位置限制）以及末端执行器的轨迹精度要求，尤其是在实时控制场景下。

核心思路：该论文的核心思路是利用非线性模型预测控制（NMPC）来预测机械臂的未来状态，并在控制过程中显式地考虑执行器的约束条件。通过优化控制输入，NMPC能够在满足约束的同时，最小化轨迹跟踪误差，从而实现安全且精确的控制。

技术框架：该控制框架包含以下几个主要模块：1) 机械臂的动力学模型，用于预测机械臂的未来状态；2) NMPC优化器，用于计算最优的控制输入序列；3) 基于虚拟分解控制（VDC）的低层控制器，用于实现精确的关节跟踪；4) 实时传感器反馈，用于更新机械臂的状态估计。整个框架以1 kHz的频率运行，保证了实时性。

关键创新：该论文的关键创新在于将NMPC应用于重型液压机械臂的实时控制，并显式地考虑了执行器的约束条件。与传统的控制方法相比，该方法能够更好地处理机械臂的非线性动力学特性，并在满足约束的同时实现更高的轨迹跟踪精度。此外，结合多重打靶策略和实时传感器反馈，进一步提高了控制的鲁棒性和实时性。

关键设计：NMPC优化器使用多重打靶法进行离散化，将连续的优化问题转化为离散的非线性规划问题。目标函数通常包含轨迹跟踪误差和控制输入的惩罚项。约束条件包括执行器的力、速度和位置限制，以及机械臂的动力学方程。优化算法可以选择序列二次规划（SQP）等方法。低层VDC控制器用于补偿模型误差和外部扰动，提高关节跟踪的精度。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的NMPC框架能够在1 kHz的控制频率下，实现重型液压机械臂的高精度轨迹跟踪，同时严格遵守执行器的约束条件。与传统的控制方法相比，该方法能够显著提高轨迹跟踪精度，并保证机械臂在安全范围内运行。实验还验证了该方法在笛卡尔空间中的约束兼容性，表明该方法能够有效地控制末端执行器的运动。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要高精度和安全控制的重型液压机械臂应用场景，例如建筑、采矿、林业和航空航天等领域。通过确保机械臂在安全约束范围内运行，可以提高工作效率，降低事故风险，并延长设备的使用寿命。此外，该方法还可以推广到其他类型的机器人系统，例如移动机器人和多机器人协作系统。

📄 摘要（原文）

Heavy-duty hydraulic manipulators (HHMs) operate under strict physical and safety-critical constraints due to their large size, high power, and complex nonlinear dynamics. Ensuring that both joint-level and end-effector trajectories remain compliant with actuator capabilities, such as force, velocity, and position limits, is essential for safe and reliable operation, yet remains largely underexplored in real-time control frameworks. This paper presents a nonlinear model predictive control (NMPC) framework designed to guarantee constraint satisfaction throughout the full nonlinear dynamics of HHMs, while running at a real-time control frequency of 1 kHz. The proposed method combines a multiple-shooting strategy with real-time sensor feedback, and is supported by a robust low-level controller based on virtual decomposition control (VDC) for precise joint tracking. Experimental validation on a full-scale hydraulic manipulator shows that the NMPC framework not only enforces actuator constraints at the joint level, but also ensures constraint-compliant motion in Cartesian space for the end-effector. These results demonstrate the method's capability to deliver high-accuracy trajectory tracking while strictly respecting safety-critical limits, setting a new benchmark for real-time control in large-scale hydraulic systems.