PPO-based Dynamic Control of Uncertain Floating Platforms in the Zero-G Environment

📄 arXiv: 2407.03224v1 📥 PDF

作者: Mahya Ramezani, M. Amin Alandihallaj, Andreas M. Hein

分类: cs.RO, cs.AI, eess.SY

发布日期: 2024-07-03

备注: Pre-print version submitted to 2024 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)

💡 一句话要点

提出基于PPO-MPC的零重力环境不确定浮动平台动态控制方法

🎯 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: 强化学习 近端策略优化 模型预测控制 零重力环境 浮动平台

📋 核心要点

  1. 零重力环境下浮动平台的控制面临不确定性和扰动等挑战，传统方法难以有效应对。
  2. 该方法结合PPO的强化学习能力和MPC的精确性，通过学习MPC预测结果来适应未建模动态和扰动。
  3. 在零重力实验室的仿真和实验验证了该方法的适应性，为空间探索提供了新的控制方案。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种创新方法，将近端策略优化（PPO）与模型预测控制（MPC）相结合，用于解决零重力环境下浮动平台控制问题。该方法在卢森堡大学的零重力实验室（Zero-G Lab）中进行了验证。与传统控制方法不同，该PPO-MPC方法通过学习MPC的预测结果，能够适应未建模的动态和扰动，从而形成一个为零重力环境量身定制的弹性控制框架。在零重力实验室中的仿真和实验验证了该方法的有效性，展示了PPO代理的适应性。这项研究为零重力环境下浮动平台的控制开辟了新的可能性，有望推动空间探索领域的进步。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决零重力环境下浮动平台控制中存在的不确定性和扰动问题。传统控制方法难以有效应对这些挑战，导致控制精度和鲁棒性不足。现有方法通常依赖精确的系统模型，但在实际零重力环境中，由于各种未建模的动态和外部扰动，精确建模非常困难。

核心思路：论文的核心思路是将强化学习中的近端策略优化（PPO）与模型预测控制（MPC）相结合。MPC提供短期预测和控制，而PPO则通过学习MPC的预测结果，来适应未建模的动态和扰动，从而提高控制系统的鲁棒性和适应性。这种结合利用了MPC的精确性和PPO的学习能力，形成一个更强大的控制框架。

技术框架：整体框架包含两个主要模块：MPC模块和PPO模块。MPC模块基于系统的简化模型进行短期预测和控制，生成控制指令。PPO模块则作为一个策略网络，接收MPC的预测结果作为输入，学习如何调整MPC的控制指令，以补偿未建模的动态和扰动。PPO模块的输出与MPC的输出相结合，形成最终的控制指令。

关键创新：最重要的技术创新点在于将PPO与MPC相结合，利用PPO学习MPC的预测误差，从而适应未建模的动态和扰动。与传统的控制方法相比，该方法不需要精确的系统模型，具有更强的鲁棒性和适应性。此外，PPO的学习过程可以不断优化控制策略，提高控制性能。

关键设计：PPO模块的网络结构未知，但可以推测其输入包括MPC的预测状态、控制指令以及实际状态的观测值。损失函数的设计目标是最小化实际状态与期望状态之间的误差，同时考虑控制指令的平滑性。PPO的训练过程采用近端策略优化算法，以保证策略更新的稳定性。

📊 实验亮点

论文通过在零重力实验室的仿真和实验验证了PPO-MPC方法的有效性。实验结果表明，该方法能够有效地适应未建模的动态和扰动，实现对浮动平台的精确控制。具体的性能数据和对比基线未知，但论文强调了PPO代理的适应性，表明该方法在实际零重力环境中具有良好的应用前景。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于空间站、卫星等航天器的姿态控制和位置保持，以及空间机器人的操作控制。通过提高零重力环境下浮动平台的控制精度和鲁棒性，可以提升空间科学实验的效率和质量，并为未来的深空探测任务提供更可靠的技术保障。此外，该方法也可推广到其他具有类似控制挑战的领域，如水下机器人和无人机。

📄 摘要（原文）

In the field of space exploration, floating platforms play a crucial role in scientific investigations and technological advancements. However, controlling these platforms in zero-gravity environments presents unique challenges, including uncertainties and disturbances. This paper introduces an innovative approach that combines Proximal Policy Optimization (PPO) with Model Predictive Control (MPC) in the zero-gravity laboratory (Zero-G Lab) at the University of Luxembourg. This approach leverages PPO's reinforcement learning power and MPC's precision to navigate the complex control dynamics of floating platforms. Unlike traditional control methods, this PPO-MPC approach learns from MPC predictions, adapting to unmodeled dynamics and disturbances, resulting in a resilient control framework tailored to the zero-gravity environment. Simulations and experiments in the Zero-G Lab validate this approach, showcasing the adaptability of the PPO agent. This research opens new possibilities for controlling floating platforms in zero-gravity settings, promising advancements in space exploration.