Convex Geometric Trajectory Tracking using Lie Algebraic MPC for Autonomous Marine Vehicles

要約

非線形流体力学と不確実な外部擾乱が存在するため、困難な環境で船舶を制御することは複雑な作業です。
非線形モデル予測制御 (MPC) はこれらの問題に対処できる可能性を示していますが、その実際の実装は計算上の制限によって制約されることがよくあります。
この論文では、リー群上の凸誤差状態 MPC を使用することにより、船舶の軌道追跡のための効率的なコントローラを提案します。
リー群の固有の幾何学的特性を活用することで、グローバルに有効な誤差ダイナミクスを構築し、二次計画ベースの最適化問題を定式化できます。
私たちが提案する MPC は、海流を含むシナリオを含む広範な数値シミュレーションを通じて、軌道追跡の有効性を実証します。
特に、私たちの方法は非線形 MPC と比較して計算時間を大幅に短縮し、予測範囲が長い、または小型船舶が関与するリアルタイム制御アプリケーションに適しています。

要約(オリジナル)

Controlling marine vehicles in challenging environments is a complex task due to the presence of nonlinear hydrodynamics and uncertain external disturbances. Despite nonlinear model predictive control (MPC) showing potential in addressing these issues, its practical implementation is often constrained by computational limitations. In this paper, we propose an efficient controller for trajectory tracking of marine vehicles by employing a convex error-state MPC on the Lie group. By leveraging the inherent geometric properties of the Lie group, we can construct globally valid error dynamics and formulate a quadratic programming-based optimization problem. Our proposed MPC demonstrates effectiveness in trajectory tracking through extensive-numerical simulations, including scenarios involving ocean currents. Notably, our method substantially reduces computation time compared to nonlinear MPC, making it well-suited for real-time control applications with long prediction horizons or involving small marine vehicles.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google