ASAP-MPC: An Asynchronous Update Scheme for Online Motion Planning with Nonlinear Model Predictive Control

要約

この論文では、ドローンやモバイル プラットフォームなどのメカトロニクス モーション システムの動作計画を対象とした非線形モデル予測制御 (NMPC) スキームを紹介します。
NMPC ベースの動作計画では、通常、システムの安定性、外乱の除去、全体的なパフォーマンスに必要なレートで制御入力を提供できるようにするために、短い計算時間しか必要としません。
NMPC の解析時間を短縮するためのさまざまな方法が文献に記載されていますが、そのような時間はリアルタイム実装を可能にするほど十分に短くない可能性があります。
このペーパーでは、ASAP-MPC という、非同期更新スキームを使用して変動する、場合によっては制限的に長い解決時間を処理し、常に完全な収束とリアルタイム実行を可能にするアプローチを紹介します。
NMPC アルゴリズムは、最適化された軌道を追跡する線形状態フィードバック コントローラーと組み合わされて、起こり得る外乱やプラント モデルの不一致に対する堅牢性が向上します。
ASAP-MPC は、後続の NMPC ソリューションから得られる軌道をシームレスにマージし、モーション システムに滑らかで連続した全体的な軌道を提供します。
このフレームワークの組み込みアプリケーションへの適用可能性は、最先端の方法が失敗する 2 つの異なる実験設定で示されています。ハードウェアインザループ シミュレーションで雑然とした環境を飛行するクアッドコプターと、環境で操縦するスケール モデルのトラック トレーラーです。
構造化されたラボ環境。

要約(オリジナル)

This paper presents a Nonlinear Model Predictive Control (NMPC) scheme targeted at motion planning for mechatronic motion systems, such as drones and mobile platforms. NMPC-based motion planning typically requires low computation times to be able to provide control inputs at the required rate for system stability, disturbance rejection, and overall performance. Although there exist various ways in literature to reduce the solution times in NMPC, such times may not be low enough to allow real-time implementations. This paper presents ASAP-MPC, an approach to handle varying, sometimes restrictively large, solution times with an asynchronous update scheme, always allowing for full convergence and real-time execution. The NMPC algorithm is combined with a linear state feedback controller tracking the optimised trajectories for improved robustness against possible disturbances and plant-model mismatch. ASAP-MPC seamlessly merges trajectories, resulting from subsequent NMPC solutions, providing a smooth and continuous overall trajectory for the motion system. This frameworks applicability to embedded applications is shown on two different experiment setups where a state-of-the-art method fails: a quadcopter flying through a cluttered environment in hardware-in-the-loop simulation and a scale model truck-trailer manoeuvring in a structured lab environment.

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