NMPC-Augmented Visual Navigation and Safe Learning Control for Large-Scale Mobile Robots
作者: Mehdi Heydari Shahna, Pauli Mustalahti, Jouni Mattila
分类: cs.RO, eess.SY
发布日期: 2026-01-02
💡 一句话要点
提出NMPC增强的视觉导航与安全学习控制以解决大规模移动机器人问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 大规模移动机器人 视觉导航 非线性模型预测控制 深度学习 安全控制 鲁棒自适应控制 复杂环境
📋 核心要点
- 现有方法在松散地形上运行时，移动机器人容易出现牵引力不足和稳定性差的问题。
- 论文提出了一种综合控制框架，结合视觉估计、非线性模型预测控制和深度学习，提升机器人在复杂地形上的表现。
- 实验结果显示，该框架在6,000 kg的LSMR上实现了均匀指数稳定性，确保了系统的安全性和高效性。
📝 摘要（中文）
大规模移动机器人（LSMR）是一种高阶多体系统，常在松散、不固结的地形上运行，导致牵引力降低。本文提出了一种综合导航与控制框架，确保LSMR在滑动易发地形上的稳定性与安全性。该架构包括四个主要模块：视觉位姿估计模块、非线性模型预测控制、高级深度神经网络控制策略和对整个机器人系统进行监控的安全模块。实验表明，该框架能有效提升机器人在复杂环境中的操作能力。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大规模移动机器人在松散地形上运行时的稳定性与安全性问题。现有方法往往无法有效应对滑动引起的牵引力不足和姿态漂移。
核心思路：提出的框架通过结合视觉传感器、非线性模型预测控制和深度学习策略，形成了一种多层次的控制机制，以应对复杂环境中的不确定性和动态变化。
技术框架：整体架构包括四个主要模块：1) 视觉位姿估计模块，融合传感器与立体摄像头提供低延迟的位姿信息；2) 高级非线性模型预测控制，实时更新轮子运动指令以纠正姿态漂移；3) 低级深度神经网络控制策略，模拟轮驱动机制的复杂行为，并结合鲁棒自适应控制；4) 对整个系统进行监控的安全模块，确保安全操作。
关键创新：最重要的创新在于将高层次的模型预测控制与低层次的深度学习控制策略相结合，形成了一种新颖的多层次控制架构，显著提升了系统在复杂环境中的适应能力。
关键设计：在设计中，采用了鲁棒自适应控制策略以应对分布外干扰，并确保轮子能够准确跟踪高层控制模块发出的更新指令。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的控制框架在6,000 kg的LSMR上实现了均匀指数稳定性，且在不同频率模块同步操作时，系统表现出优越的稳定性和安全性，显著提升了机器人在滑动易发地形上的操作能力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、农业机器人和救援机器人等。通过提升大规模移动机器人在复杂地形上的稳定性与安全性，能够有效拓展其在实际场景中的应用范围，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
A large-scale mobile robot (LSMR) is a high-order multibody system that often operates on loose, unconsolidated terrain, which reduces traction. This paper presents a comprehensive navigation and control framework for an LSMR that ensures stability and safety-defined performance, delivering robust operation on slip-prone terrain by jointly leveraging high-performance techniques. The proposed architecture comprises four main modules: (1) a visual pose-estimation module that fuses onboard sensors and stereo cameras to provide an accurate, low-latency robot pose, (2) a high-level nonlinear model predictive control that updates the wheel motion commands to correct robot drift from the robot reference pose on slip-prone terrain, (3) a low-level deep neural network control policy that approximates the complex behavior of the wheel-driven actuation mechanism in LSMRs, augmented with robust adaptive control to handle out-of-distribution disturbances, ensuring that the wheels accurately track the updated commands issued by high-level control module, and (4) a logarithmic safety module to monitor the entire robot stack and guarantees safe operation. The proposed low-level control framework guarantees uniform exponential stability of the actuation subsystem, while the safety module ensures the whole system-level safety during operation. Comparative experiments on a 6,000 kg LSMR actuated by two complex electro-hydrostatic drives, while synchronizing modules operating at different frequencies.