TinyMPC: Model-Predictive Control on Resource-Constrained Microcontrollers

📄 arXiv: 2310.16985v4 📥 PDF

作者: Anoushka Alavilli, Khai Nguyen, Sam Schoedel, Brian Plancher, Zachary Manchester

分类: cs.RO, eess.SY, math.OC

发布日期: 2023-10-25 (更新: 2025-08-12)

备注: Accepted at ICRA 2024. First three authors contributed equally and are listed in alphabetical order. Publicly available at https://tinympc.org

💡 一句话要点

提出TinyMPC以解决资源受限微控制器上的模型预测控制问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 模型预测控制 微控制器 交替方向乘子法 机器人控制 高效算法 动态障碍物规避 轨迹跟踪

📋 核心要点

  1. 现有的模型预测控制方法计算复杂，难以在资源受限的微控制器上实现，限制了其在小型机器人中的应用。
  2. TinyMPC通过交替方向乘子法（ADMM）优化了MPC求解过程，显著降低了内存占用并提高了计算速度。
  3. 实验结果表明，TinyMPC在与OSQP的对比中实现了近十倍的速度提升，并成功在小型四旋翼上进行高效轨迹跟踪和动态障碍物规避。

📝 摘要（中文）

模型预测控制（MPC）是一种强大的工具，适用于控制高度动态的机器人系统，但其计算需求高，往往难以在小型资源受限的机器人平台上实现。本文提出了TinyMPC，一种针对小型机器人常用微控制器的高速度、低内存占用的MPC求解器。该方法基于交替方向乘子法（ADMM），并利用MPC问题的结构以提高效率。通过与最先进的求解器OSQP进行基准测试，TinyMPC实现了近十倍的速度提升，并通过在27克四旋翼上的硬件实验展示了高速度轨迹跟踪和动态障碍物规避能力。TinyMPC已公开发布，网址为https://tinympc.org。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决模型预测控制（MPC）在资源受限微控制器上的实现问题。现有方法计算复杂，内存需求高，难以适应小型机器人平台的限制。

核心思路：TinyMPC的核心思路是利用交替方向乘子法（ADMM）来优化MPC求解过程，通过结构化问题来提高计算效率，从而在资源受限环境中实现高效控制。

技术框架：TinyMPC的整体架构包括问题建模、ADMM求解器和结果输出三个主要模块。首先对MPC问题进行建模，然后通过ADMM进行求解，最后输出控制指令。

关键创新：TinyMPC的主要创新在于其高效的求解算法和低内存占用设计，使其能够在微控制器上实现快速的模型预测控制，与传统方法相比，显著降低了计算资源的需求。

关键设计：在设计中，TinyMPC优化了ADMM的实现，调整了参数设置以适应微控制器的特性，并确保在保证控制精度的同时，最大限度地减少内存使用。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1

📊 实验亮点

TinyMPC在与最先进的求解器OSQP的基准测试中，速度提升近十倍，展示了其在高速度轨迹跟踪和动态障碍物规避方面的优越性能。这一成果表明TinyMPC在实际应用中的有效性和可靠性。

🎯 应用场景

TinyMPC的研究成果具有广泛的应用潜力，特别是在小型无人机、机器人和其他资源受限的嵌入式系统中。其高效的控制能力可以提升这些系统的自主性和灵活性，推动智能机器人技术的发展。

📄 摘要（原文）

Model-predictive control (MPC) is a powerful tool for controlling highly dynamic robotic systems subject to complex constraints. However, MPC is computationally demanding, and is often impractical to implement on small, resource-constrained robotic platforms. We present TinyMPC, a high-speed MPC solver with a low memory footprint targeting the microcontrollers common on small robots. Our approach is based on the alternating direction method of multipliers (ADMM) and leverages the structure of the MPC problem for efficiency. We demonstrate TinyMPC's effectiveness by benchmarking against the state-of-the-art solver OSQP, achieving nearly an order of magnitude speed increase, as well as through hardware experiments on a 27 gram quadrotor, demonstrating high-speed trajectory tracking and dynamic obstacle avoidance. TinyMPC is publicly available at https://tinympc.org.