High-Altitude Balloon Station-Keeping with First Order Model Predictive Control

📄 arXiv: 2511.07761v1 📥 PDF

作者: Myles Pasetsky, Jiawei Lin, Bradley Guo, Sarah Dean

分类: cs.RO

发布日期: 2025-11-11

💡 一句话要点

提出基于一阶模型预测控制的高空气球定点方法，优于强化学习。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 高空气球 模型预测控制 在线规划 轨迹优化 自动微分

📋 核心要点

  1. 高空气球定点控制面临非线性动力学和风场不确定性的挑战，传统强化学习方法计算成本高昂。
  2. 论文提出一阶模型预测控制（FOMPC），利用可微动力学模型进行在线梯度优化，无需离线训练。
  3. 实验表明，FOMPC优于现有强化学习策略，在定点保持时间上提升24%，证明了模型预测控制的有效性。

📝 摘要（中文）

高空气球（HABs）因其广泛的应用和低成本在科学研究中很常见。由于其非线性、欠驱动的动力学特性以及风场的局部可观测性，先前的工作主要依赖于无模型的强化学习（RL）方法来设计近乎最优的定点控制方案。这些方法通常只与手工设计的启发式方法进行比较，认为基于模型的方法由于系统复杂性和不确定的风力预测而不切实际。我们通过开发一阶模型预测控制（FOMPC）重新审视了关于基于模型的控制对定点保持有效性的这一假设。通过在JAX中将风和气球动力学实现为可微函数，我们实现了基于梯度的轨迹优化以进行在线规划。FOMPC优于最先进的RL策略，在半径内时间（TWR）方面实现了24%的改进，而无需离线训练，但代价是每个控制步骤需要更多的在线计算。通过对建模假设和控制因素的系统性消融研究，我们表明在线规划在许多配置中都是有效的，包括在简化的风和动力学模型下。

🔬 方法详解

问题定义：高空气球的定点控制问题，即在特定半径内保持气球位置。现有方法，特别是基于强化学习的方法，虽然有效，但通常需要大量的离线训练，并且难以处理风场预测的不确定性。此外，这些方法往往将基于模型的控制方法视为不切实际，因为高空气球的动力学系统复杂且风力预测不确定。

核心思路：论文的核心思路是利用一阶模型预测控制（FOMPC），结合可微的动力学模型和风场模型，进行在线轨迹优化。通过将动力学和风场建模为可微函数，可以使用梯度下降等优化算法，在每个控制步骤中快速规划出最优的控制策略，从而实现高效的定点控制。

技术框架：FOMPC的整体框架包括以下几个主要模块：1) 状态估计：根据传感器数据估计气球的当前状态（位置、速度等）。2) 风场预测：利用风场模型预测未来一段时间内的风力情况。3) 轨迹优化：基于动力学模型、风场预测和控制目标，使用梯度下降等优化算法，计算出最优的控制序列。4) 控制执行：将计算出的控制序列发送给气球的执行器，调整气球的位置和姿态。整个过程是一个闭环控制系统，不断重复状态估计、风场预测、轨迹优化和控制执行的过程。

关键创新：最重要的技术创新点在于将高空气球的动力学和风场建模为可微函数，并利用JAX等自动微分工具，实现基于梯度的在线轨迹优化。这使得模型预测控制能够有效地应用于高空气球的定点控制问题，克服了传统方法中模型复杂性和计算量大的挑战。与现有方法的本质区别在于，FOMPC是一种基于模型的在线规划方法，而传统的强化学习方法是一种无模型的离线学习方法。

关键设计：论文中关键的设计包括：1) 使用一阶动力学模型简化计算，提高在线规划的速度。2) 利用JAX实现自动微分，方便进行梯度优化。3) 设计合适的损失函数，例如，最小化气球与目标位置之间的距离，同时考虑控制输入的代价。4) 通过消融实验，分析不同建模假设和控制因素对性能的影响。

📊 实验亮点

实验结果表明，FOMPC在定点保持任务中优于最先进的强化学习策略，在半径内时间（TWR）方面实现了24%的改进。此外，消融实验表明，即使在简化的风和动力学模型下，在线规划仍然有效，证明了FOMPC的鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种领域，包括大气科学研究、环境监测、通信中继等。高空气球定点技术能够使气球在特定区域长时间停留，从而进行更精确的数据采集和更稳定的通信服务。此外，该技术还可用于灾害应急响应，例如在灾区上空部署高空气球，提供临时的通信网络和监控服务。

📄 摘要（原文）

High-altitude balloons (HABs) are common in scientific research due to their wide range of applications and low cost. Because of their nonlinear, underactuated dynamics and the partial observability of wind fields, prior work has largely relied on model-free reinforcement learning (RL) methods to design near-optimal control schemes for station-keeping. These methods often compare only against hand-crafted heuristics, dismissing model-based approaches as impractical given the system complexity and uncertain wind forecasts. We revisit this assumption about the efficacy of model-based control for station-keeping by developing First-Order Model Predictive Control (FOMPC). By implementing the wind and balloon dynamics as differentiable functions in JAX, we enable gradient-based trajectory optimization for online planning. FOMPC outperforms a state-of-the-art RL policy, achieving a 24% improvement in time-within-radius (TWR) without requiring offline training, though at the cost of greater online computation per control step. Through systematic ablations of modeling assumptions and control factors, we show that online planning is effective across many configurations, including under simplified wind and dynamics models.