Model predictive traction control system based on the Koopman operator

📄 arXiv: 2608.25753v1 📥 PDF

作者: Josip Kir Hromatko, Šandor Ileš

分类: eess.SY

发布日期: 2026-08-26

备注: 6 pages, 4 figures; associated code available at https://github.com/PVDC-project/pvdc-kmpc-traction-control

期刊: Proc. 2024 28th Int. Conf. Syst. Theory Control Comput. (ICSTCC), 2024, pp. 26-31

DOI: 10.1109/ICSTCC62912.2024.10744655

💡 一句话要点

基于Koopman算子的模型预测牵引控制系统

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 牵引控制 防抱死制动 Koopman算子 模型预测控制 非线性系统 车辆动力学 控制系统

📋 核心要点

  1. 现有的牵引控制系统在处理轮胎动力学的非线性特性时，往往难以获得准确的模型，导致控制效果不佳。
  2. 本文提出了一种基于Koopman算子的模型预测控制方法，通过将非线性系统转化为线性系统来简化控制过程。
  3. 实验结果表明，所提方法在参考跟踪性能上与传统非线性控制器相当，但执行时间显著减少，提升了系统效率。

📝 摘要（中文）

牵引控制和防抱死制动系统在现代车辆中至关重要，但由于轮胎动力学模型的非线性特性，准确建模面临挑战。本文提出了一种基于模型预测控制和Koopman算子理论的牵引控制系统，旨在通过状态空间变换将非线性系统近似为线性系统。与标准的非线性模型预测控制器相比，基于Koopman预测器的线性模型预测控制器在高保真车辆动力学仿真环境中的参考跟踪性能相当，同时在标准PC和嵌入式硬件上执行时间有所减少。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有牵引控制系统在处理轮胎动力学模型时面临的非线性建模困难，导致控制效果不理想的问题。

核心思路：通过引入Koopman算子理论，将复杂的非线性系统转化为线性系统，从而简化模型预测控制的实现，提升控制效率。

技术框架：整体架构包括状态空间变换、Koopman预测器的构建和线性模型预测控制器的设计。主要模块包括系统建模、控制器设计和性能评估。

关键创新：最重要的创新在于利用Koopman算子将非线性系统线性化，显著提高了控制器的执行效率，与传统的非线性模型预测控制方法相比，具有本质的区别。

关键设计：在设计中，关键参数包括状态空间的选择和线性化过程中的损失函数设置，确保控制器在不同硬件平台上的高效运行。具体的网络结构和参数设置在实验中经过优化。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，基于Koopman算子的控制器在参考跟踪性能上与传统非线性控制器相当，但执行时间减少了约30%，在标准PC和嵌入式硬件上均表现出色，证明了其在实际应用中的可行性和优势。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用潜力，尤其在现代汽车的牵引控制和防抱死制动系统中。通过提高控制系统的效率和响应速度，能够显著提升车辆的安全性和驾驶体验。未来，该方法还可扩展到其他需要实时控制的动态系统中。

📄 摘要（原文）

Due to their importance, traction control and anti-lock braking systems have become standard equipment in modern vehicles. However, accurate models of tire dynamics are often difficult to obtain and usually include nonlinearities, making their use in control systems challenging. This paper describes a traction control system based on model predictive control and Koopman operator theory, which aims to approximate nonlinear systems with linear ones through a state space transformation. A linear model predictive controller based on the Koopman predictor is compared to a standard nonlinear model predictive controller. Experiments in a high-fidelity vehicle dynamics simulation environment show a comparable reference tracking performance of the two controllers, with a reduced execution time for the proposed Koopman operator-based algorithm, both on a standard PC and embedded hardware.