Embedded Hierarchical MPC for Autonomous Navigation
作者: Dennis Benders, Johannes Köhler, Thijs Niesten, Robert Babuška, Javier Alonso-Mora, Laura Ferranti
分类: cs.RO
发布日期: 2024-06-17 (更新: 2025-05-09)
备注: 19 pages, 15 figures (excluding biography entries)
💡 一句话要点
提出嵌入式分层MPC，提升四旋翼无人机在复杂环境中的自主导航性能。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 模型预测控制 分层控制 自主导航 嵌入式系统 四旋翼无人机
📋 核心要点
- 嵌入式机器人算力有限，难以实时运行复杂的非线性MPC，尤其是在约束生成和优化上。
- 提出分层MPC方案，规划层生成长时程轨迹，跟踪层快速跟踪，降低计算复杂度并保证安全性。
- 实验表明，该方法在四旋翼无人机上有效，规划范围提升5倍，显著提升了导航性能。
📝 摘要（中文）
为了在社会中高效部署机器人系统，移动机器人必须在复杂环境中自主安全地移动。非线性模型预测控制(MPC)方法提供了一种自然的方式，可以在不与附近障碍物碰撞的情况下，找到一条动态可行的轨迹。然而，典型嵌入式机器人系统（如四旋翼无人机）上有限的计算能力对实时运行MPC提出了挑战，包括其最昂贵的任务：约束生成和优化。为了解决这个问题，我们提出了一种新的分层MPC方案，该方案由规划层和跟踪层组成。规划器以较慢的速率构建具有较长预测范围的轨迹，而跟踪器以相对较快的速率确保轨迹跟踪。我们证明了所提出的框架避免了碰撞并且是递归可行的。此外，我们通过仿真和实验室实验证明了其有效性，其中四旋翼无人机需要在复杂的静态环境中到达目标位置。该代码在四旋翼无人机的嵌入式计算机上高效实现，以确保实时可行性。与最先进的单层MPC公式相比，这使我们能够将规划范围增加5倍，从而显着提高性能。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决嵌入式机器人，特别是四旋翼无人机，在计算资源受限的情况下，如何高效、安全地进行自主导航的问题。现有的单层MPC方法在嵌入式平台上实时性差，难以处理长时程规划，导致性能受限。
核心思路：论文的核心思路是将MPC分解为两个层次：一个慢速的规划层和一个快速的跟踪层。规划层负责生成全局路径，跟踪层负责精确跟踪规划层生成的轨迹。这种分层结构降低了每层的计算复杂度，从而实现了实时性。
技术框架：该方法包含两个主要模块：规划层和跟踪层。规划层使用较长的预测时域，以较低的频率运行，生成粗略的轨迹。跟踪层使用较短的预测时域，以较高的频率运行，精确跟踪规划层生成的轨迹，并处理局部扰动。两个层之间通过轨迹信息进行交互。
关键创新：该方法最重要的创新点在于分层MPC架构。通过将规划和跟踪解耦，降低了计算复杂度，使得长时程规划成为可能，从而提高了导航性能。此外，论文还证明了该框架的碰撞避免性和递归可行性。
关键设计：规划层和跟踪层都使用MPC进行轨迹优化。规划层使用较长的预测时域和较粗糙的模型，跟踪层使用较短的预测时域和较精确的模型。损失函数的设计需要平衡轨迹平滑性、目标跟踪精度和控制量的大小。关键参数包括预测时域的长度、控制频率以及各层损失函数的权重。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，与最先进的单层MPC方法相比，该方法可以将规划范围增加5倍，从而显著提高导航性能。在四旋翼无人机实验中，该方法能够成功地在复杂的静态环境中到达目标位置，验证了其有效性和实时性。代码已在嵌入式计算机上高效实现，确保了实时可行性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要自主导航的机器人系统，例如无人车、无人船、服务机器人等。尤其是在计算资源受限的嵌入式平台上，该方法具有重要的应用价值。未来，该方法可以进一步扩展到动态环境和多智能体系统，实现更复杂场景下的自主导航。
📄 摘要（原文）
To efficiently deploy robotic systems in society, mobile robots must move autonomously and safely through complex environments. Nonlinear model predictive control (MPC) methods provide a natural way to find a dynamically feasible trajectory through the environment without colliding with nearby obstacles. However, the limited computation power available on typical embedded robotic systems, such as quadrotors, poses a challenge to running MPC in real time, including its most expensive tasks: constraints generation and optimization. To address this problem, we propose a novel hierarchical MPC scheme that consists of a planning and a tracking layer. The planner constructs a trajectory with a long prediction horizon at a slow rate, while the tracker ensures trajectory tracking at a relatively fast rate. We prove that the proposed framework avoids collisions and is recursively feasible. Furthermore, we demonstrate its effectiveness in simulations and lab experiments with a quadrotor that needs to reach a goal position in a complex static environment. The code is efficiently implemented on the quadrotor's embedded computer to ensure real-time feasibility. Compared to a state-of-the-art single-layer MPC formulation, this allows us to increase the planning horizon by a factor of 5, which results in significantly better performance.