System Identification for Virtual Sensor-Based Model Predictive Control: Application to a 2-DoF Direct-Drive Robotic Arm

📄 arXiv: 2505.23138v1 📥 PDF

作者: Kosei Tsuji, Ichiro Maruta, Kenji Fujimoto, Tomoyuki Maeda, Yoshihisa Tamase, Tsukasa Shinohara

分类: eess.SY, cs.RO

发布日期: 2025-05-29

备注: 6 pages, 5 figures, submitted to L-CSS with CDC 2025 option

💡 一句话要点

提出预测虚拟传感器识别框架以解决非线性系统控制问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 非线性控制 模型预测控制 虚拟传感器 机器人臂 系统识别 惯性测量单元 轨迹跟踪

📋 核心要点

  1. 现有的非线性模型预测控制方法在准确建模非线性动态方面存在困难，且关键控制变量在操作中难以直接测量。
  2. 本文提出的预测虚拟传感器识别框架利用高成本传感器在建模阶段创建虚拟传感器，从而解决上述问题。
  3. 实验结果显示，基于识别的虚拟传感器的NMPC能够在没有运动捕捉系统的情况下，实现精确的末端轨迹跟踪。

📝 摘要（中文）

非线性模型预测控制（NMPC）是一种强大的控制复杂非线性系统的方法，但面临建模困难和测量限制两大挑战。为此，本文提出了一种预测虚拟传感器识别（PVSID）框架，利用高成本传感器在建模阶段创建虚拟传感器，以便在NMPC中实施。我们在具有复杂关节交互的双自由度直接驱动机器人臂上验证了PVSID，通过运动捕捉系统获取末端位置，并在NMPC中使用惯性测量单元（IMU）。实验结果表明，使用识别的虚拟传感器的NMPC能够实现精确的末端轨迹跟踪，而在操作过程中无需运动捕捉系统。PVSID为在测量关键变量受限的非线性系统中实施最优控制提供了实用解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决非线性模型预测控制（NMPC）在建模和测量方面的挑战，尤其是在高成本传感器无法在实际部署中使用的情况下。现有方法往往依赖于昂贵的传感器来获取关键变量，限制了其应用。

核心思路：论文提出的PVSID框架通过在建模阶段使用高成本传感器，创建虚拟传感器以替代实际传感器，从而在NMPC中实现对关键变量的有效估计。这样设计的目的是在保持控制精度的同时，降低实际操作中的成本和复杂性。

技术框架：PVSID框架包括两个主要阶段：首先，在建模阶段使用高成本传感器（如运动捕捉系统）收集数据；其次，利用这些数据训练虚拟传感器模型，并在NMPC中应用该模型进行控制。

关键创新：PVSID的最大创新在于其通过虚拟传感器的构建，克服了高成本传感器在实际操作中的局限性，使得NMPC能够在不依赖昂贵传感器的情况下，依然实现高效的控制。

关键设计：在模型训练过程中，采用了特定的损失函数来优化虚拟传感器的输出与实际测量值之间的差异。此外，网络结构设计上，可能使用了深度学习模型以提高虚拟传感器的准确性和鲁棒性。具体参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。

📊 实验亮点

实验结果表明，使用PVSID框架的NMPC在末端轨迹跟踪中表现出色，精度显著提高，且在操作过程中无需依赖运动捕捉系统。这一方法展示了在复杂非线性系统中实现高效控制的可能性，具有较大的应用前景。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动化生产线以及无人驾驶等需要高精度控制的场景。通过实现低成本的虚拟传感器，PVSID框架能够在多种复杂系统中推广应用，提升控制系统的经济性和实用性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Nonlinear Model Predictive Control (NMPC) offers a powerful approach for controlling complex nonlinear systems, yet faces two key challenges. First, accurately modeling nonlinear dynamics remains difficult. Second, variables directly related to control objectives often cannot be directly measured during operation. Although high-cost sensors can acquire these variables during model development, their use in practical deployment is typically infeasible. To overcome these limitations, we propose a Predictive Virtual Sensor Identification (PVSID) framework that leverages temporary high-cost sensors during the modeling phase to create virtual sensors for NMPC implementation. We validate PVSID on a Two-Degree-of-Freedom (2-DoF) direct-drive robotic arm with complex joint interactions, capturing tip position via motion capture during modeling and utilize an Inertial Measurement Unit (IMU) in NMPC. Experimental results show our NMPC with identified virtual sensors achieves precise tip trajectory tracking without requiring the motion capture system during operation. PVSID offers a practical solution for implementing optimal control in nonlinear systems where the measurement of key variables is constrained by cost or operational limitations.