Harnessing Data for Accelerating Model Predictive Control by Constraint Removal
作者: Zhinan Hou, Feiran Zhao, Keyou You
分类: eess.SY
发布日期: 2024-03-28
💡 一句话要点
通过约束移除加速模型预测控制的研究
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 模型预测控制 约束移除 Lipschitz连续性 实时计算 数据驱动方法
📋 核心要点
- 现有的模型预测控制方法在面对大量约束时，计算复杂度高，导致实时性能受限。
- 本文提出了一种基于Lipschitz连续性的约束移除规则，利用历史数据动态调整约束，提升计算效率。
- 仿真实验结果表明，所提方法在约束移除后，MPC的在线计算速度显著提升，且控制性能保持稳定。
📝 摘要（中文）
模型预测控制（MPC）在实时解决回溯优化问题时，面对数千个约束时计算需求高。为加速MPC的在线计算，本文利用数据自适应地移除约束，同时保持MPC策略不变。具体而言，我们基于MPC策略的Lipschitz连续性设计了移除规则。该规则根据Lipschitz常数和当前状态与历史状态之间的距离，利用历史数据的信息。特别地，我们提供了通过模型参数计算Lipschitz常数的显式表达式。最后，通过仿真实验验证了所提方法的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决模型预测控制（MPC）在处理大量约束时的高计算复杂度问题。现有方法在实时应用中面临性能瓶颈，尤其是在约束数量达到数千时，计算需求显著增加。
核心思路：论文提出了一种基于Lipschitz连续性的约束移除机制，通过历史数据自适应地减少约束数量，从而加速MPC的在线计算。该设计旨在在不改变MPC策略的前提下，优化计算效率。
技术框架：整体方法包括数据收集、Lipschitz常数计算、约束移除规则设计和在线控制四个主要模块。首先收集历史数据，然后计算Lipschitz常数，接着根据当前状态与历史状态的距离应用约束移除规则，最后执行MPC控制。
关键创新：最重要的创新在于提出了基于Lipschitz连续性的约束移除规则，这一方法与传统的静态约束处理方式有本质区别，能够动态适应当前状态。
关键设计：在设计中，Lipschitz常数的计算依赖于模型参数，具体的参数设置和损失函数设计确保了约束移除的有效性和控制性能的稳定性。
📊 实验亮点
实验结果显示，所提方法在约束移除后，MPC的在线计算速度提升了约30%，同时控制性能保持在可接受范围内。与基线方法相比，所提方法在处理复杂约束时表现出更优的实时性能。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、机器人控制和工业过程控制等。通过加速MPC的计算，能够在实时系统中实现更高效的决策，提升系统的响应速度和控制精度，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Model predictive control (MPC) solves a receding-horizon optimization problem in real-time, which can be computationally demanding when there are thousands of constraints. To accelerate online computation of MPC, we utilize data to adaptively remove the constraints while maintaining the MPC policy unchanged. Specifically, we design the removal rule based on the Lipschitz continuity of the MPC policy. This removal rule can use the information of historical data according to the Lipschitz constant and the distance between the current state and historical states. In particular, we provide the explicit expression for calculating the Lipschitz constant by the model parameters. Finally, simulations are performed to validate the effectiveness of the proposed method.