Parallel Branch Model Predictive Control on GPUs
作者: Luyao Zhang, Chenghuai Lin, Sergio Grammatico
分类: eess.SY, cs.RO
发布日期: 2025-06-16
备注: 12 pages, 9 figures
💡 一句话要点
提出并行分支模型预测控制以解决自动驾驶问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 模型预测控制 GPU加速 并行计算 自动驾驶 增广拉格朗日 树稀疏结构 实时决策
📋 核心要点
- 现有的模型预测控制方法在处理大规模问题时效率低下，尤其是在复杂的自动驾驶场景中。
- 本文提出了一种基于GPU的并行求解器，利用树稀疏结构和并行扫描算法实现时间和场景的并行化。
- 实验结果显示，该求解器在短视野和小规模树问题上与CPU求解器竞争力强，在大规模问题上表现优异。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种并行GPU加速的分支模型预测控制求解器。该求解器基于迭代LQR方法，利用树稀疏结构并通过并行扫描算法实现时间并行性。因此，所提出的求解器在预测视野和场景之间实现了并行化。此外，我们采用增广拉格朗日方法处理一般不等式约束。通过在两个自动驾驶应用中的比较，数值结果表明，与基于CPU的求解器相比，我们的求解器在短视野和小规模树的问题上表现出竞争力，而在大规模问题上则优于其他求解器。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决分支模型预测控制中的计算效率问题，现有方法在处理大规模树结构时计算复杂度高，难以满足实时性要求。
核心思路：通过利用GPU的并行计算能力，结合树稀疏结构和并行扫描算法，设计了一种新的求解器，以实现高效的并行计算。
技术框架：求解器的整体架构包括数据预处理、并行计算模块和结果后处理。首先对输入数据进行预处理，然后在GPU上并行执行控制算法，最后将结果进行整合和输出。
关键创新：最重要的创新在于将增广拉格朗日方法与并行计算相结合，能够有效处理一般不等式约束，并在大规模问题上显著提高计算效率。
关键设计：在参数设置上，采用了适应性步长调整策略，损失函数设计为考虑约束的加权和，网络结构则为基于树的稀疏表示，确保了计算的高效性和准确性。
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的GPU加速求解器在短视野和小规模树问题上与传统CPU求解器的性能相当，而在处理大规模问题时，计算速度提升可达数倍，显示出显著的性能优势。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域主要集中在自动驾驶和机器人控制等需要实时决策的场景。通过提高模型预测控制的计算效率，可以在复杂环境中实现更安全、更高效的自动驾驶系统，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
We present a parallel GPU-accelerated solver for branch Model Predictive Control problems. Based on iterative LQR methods, our solver exploits the tree-sparse structure and implements temporal parallelism using the parallel scan algorithm. Consequently, the proposed solver enables parallelism across both the prediction horizon and the scenarios. In addition, we utilize an augmented Lagrangian method to handle general inequality constraints. We compare our solver with state-of-the-art numerical solvers in two automated driving applications. The numerical results demonstrate that, compared to CPU-based solvers, our solver achieves competitive performance for problems with short horizons and small-scale trees, while outperforming other solvers on large-scale problems.