Deep Model Predictive Optimization

📄 arXiv: 2310.04590v1 📥 PDF

作者: Jacob Sacks, Rwik Rana, Kevin Huang, Alex Spitzer, Guanya Shi, Byron Boots

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG, eess.SY

发布日期: 2023-10-06

备注: Main paper is 6 pages with 4 figures and 1 table. Code available at: https://github.com/jisacks/dmpo

💡 一句话要点

提出深度模型预测优化以解决机器人控制中的鲁棒性问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 模型预测控制 深度学习 强化学习 机器人控制 优化算法 四旋翼 鲁棒性

📋 核心要点

  1. 现有的模型预测控制（MPC）方法在面对模型不准确和短期规划时，常常无法达到最优策略，导致性能不足。
  2. 本文提出的深度模型预测优化（DMPO）通过经验学习优化算法的内循环，旨在提高MPC的控制性能和鲁棒性。
  3. 实验结果显示，DMPO在四旋翼任务中相较于基线MPC算法性能提升高达27%，且内存使用减少4.3倍。

📝 摘要（中文）

在机器人领域，设计能够在现实世界中实现复杂和灵活行为的鲁棒策略是一项重大挑战。现有的无模型强化学习（MFRL）虽然灵活，但往往导致脆弱的策略；而模型预测控制（MPC）通过在每个时间步重新规划来保持鲁棒性，但在优化策略时常常表现不佳。为此，本文提出了深度模型预测优化（DMPO），通过经验直接学习MPC优化算法的内循环，专门针对控制问题的需求进行优化。实验表明，DMPO在四旋翼的敏捷轨迹跟踪任务中，相较于基线MPC算法在给定计算预算下显著提升了性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决的是机器人控制中的鲁棒性和优化性能问题。现有的MPC方法在面对模型不准确和短期规划时，常常陷入局部最优，导致策略性能不足。

核心思路：论文提出的DMPO通过直接学习MPC优化算法的内循环，利用经验来优化控制策略，旨在克服传统MPC的局限性。

技术框架：DMPO的整体架构包括经验采集、内循环优化和策略更新三个主要模块。首先，通过与环境的交互收集数据，然后在内循环中优化控制策略，最后更新策略以适应新的环境。

关键创新：DMPO的核心创新在于将深度学习与模型预测控制相结合，直接学习优化过程，从而提高了控制策略的鲁棒性和性能。这一方法与传统MPC的优化算法设计有本质区别。

关键设计：在DMPO中，关键设计包括优化算法的选择、损失函数的设置以及网络结构的设计。具体参数设置和网络结构细节在实验中进行了优化，以确保最佳性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在四旋翼的敏捷轨迹跟踪任务中，DMPO相较于基线MPC算法性能提升高达27%，并且在样本使用上减少了4.3倍。此外，DMPO在面对不稳定风场时能够实现零-shot适应，持续优于所有基线。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括无人机导航、自动驾驶汽车和机器人操作等。通过提高控制策略的鲁棒性，DMPO能够在复杂和动态环境中实现更高效的任务执行，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

A major challenge in robotics is to design robust policies which enable complex and agile behaviors in the real world. On one end of the spectrum, we have model-free reinforcement learning (MFRL), which is incredibly flexible and general but often results in brittle policies. In contrast, model predictive control (MPC) continually re-plans at each time step to remain robust to perturbations and model inaccuracies. However, despite its real-world successes, MPC often under-performs the optimal strategy. This is due to model quality, myopic behavior from short planning horizons, and approximations due to computational constraints. And even with a perfect model and enough compute, MPC can get stuck in bad local optima, depending heavily on the quality of the optimization algorithm. To this end, we propose Deep Model Predictive Optimization (DMPO), which learns the inner-loop of an MPC optimization algorithm directly via experience, specifically tailored to the needs of the control problem. We evaluate DMPO on a real quadrotor agile trajectory tracking task, on which it improves performance over a baseline MPC algorithm for a given computational budget. It can outperform the best MPC algorithm by up to 27% with fewer samples and an end-to-end policy trained with MFRL by 19%. Moreover, because DMPO requires fewer samples, it can also achieve these benefits with 4.3X less memory. When we subject the quadrotor to turbulent wind fields with an attached drag plate, DMPO can adapt zero-shot while still outperforming all baselines. Additional results can be found at https://tinyurl.com/mr2ywmnw.