Transformer-based Model Predictive Control: Trajectory Optimization via Sequence Modeling
作者: Davide Celestini, Daniele Gammelli, Tommaso Guffanti, Simone D'Amico, Elisa Capello, Marco Pavone
分类: cs.RO, cs.AI, math.OC
发布日期: 2024-10-31
备注: 8 pages, 7 figures. Datasets, videos and code available at: https://transformermpc.github.io
期刊: IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 9, n. 11, pp. 9820-9827, Nov. 2024
💡 一句话要点
提出基于Transformer的MPC框架，利用序列建模优化轨迹生成，提升机器人控制性能。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 模型预测控制 Transformer 轨迹优化 序列建模 机器人控制
📋 核心要点
- 传统MPC依赖非凸优化，计算量大且对初始值敏感，限制了其在复杂环境中的应用。
- 该论文提出Transformer-MPC框架，利用Transformer预测轨迹，为优化器提供良好的初始猜测。
- 实验表明，该方法显著提升MPC的收敛速度和运行效率，同时保证了控制性能。
📝 摘要（中文）
模型预测控制(MPC)已成为约束控制的主要方法，使通用机器人能够在各种实际场景中实现自主性。然而，对于大多数感兴趣的问题，MPC依赖于高度非凸轨迹优化问题的递归求解，导致计算复杂度高且对初始化有很强的依赖性。本文提出了一个统一的框架，将基于优化的方法和基于学习的方法的主要优势结合起来用于MPC。我们的方法包括将高容量的、基于Transformer的神经网络模型嵌入到轨迹生成的优化过程中，其中Transformer为非凸优化问题提供接近最优的初始猜测或目标规划。在模拟和自由飞行器平台上的真实世界实验表明，我们的框架能够提高MPC的收敛性和运行时间。与纯粹基于优化的方法相比，结果表明我们的方法可以将轨迹生成性能提高高达75%，减少求解器迭代次数高达45%，并在不损失性能的情况下将整体MPC运行时间提高7倍。
🔬 方法详解
问题定义：传统模型预测控制（MPC）在处理复杂机器人控制任务时，需要递归求解非凸轨迹优化问题。这一过程计算量大，对初始轨迹猜测依赖性强，容易陷入局部最优，导致收敛速度慢甚至无法收敛。因此，如何提高MPC的计算效率和鲁棒性是一个关键问题。
核心思路：该论文的核心思路是利用Transformer强大的序列建模能力，学习一个能够预测接近最优轨迹的神经网络模型。该模型可以为后续的非凸优化提供一个良好的初始猜测，从而加速优化过程，提高收敛性，并降低对初始值的敏感性。
技术框架：该Transformer-MPC框架主要包含两个阶段：首先，利用Transformer模型根据当前状态预测一个目标轨迹。然后，将该目标轨迹作为初始猜测，输入到传统的非凸优化求解器中进行精细调整。整个框架将学习方法和优化方法相结合，充分利用了两者的优势。
关键创新：该论文的关键创新在于将Transformer模型引入到MPC框架中，用于轨迹的初始猜测。与传统的启发式初始猜测方法相比，Transformer模型能够学习到更复杂的轨迹模式，从而提供更接近最优解的初始猜测。此外，该框架将学习和优化相结合，避免了纯粹学习方法泛化能力差的问题。
关键设计：Transformer模型的输入是当前状态和目标状态，输出是预测的轨迹序列。损失函数的设计需要考虑轨迹的平滑性、可行性和与目标状态的接近程度。优化求解器可以使用常见的非线性规划求解器，如IPOPT或SNOPT。关键参数包括Transformer模型的层数、隐藏单元数、注意力头数等，需要根据具体任务进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，与纯粹基于优化的方法相比，该Transformer-MPC框架可以将轨迹生成性能提高高达75%，减少求解器迭代次数高达45%，并在不损失性能的情况下将整体MPC运行时间提高7倍。这些结果验证了该方法在提高MPC效率方面的显著优势。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于机器人自主导航、无人机控制、自动驾驶等领域。通过提高MPC的计算效率和鲁棒性，可以使机器人在复杂环境中更安全、更高效地完成任务。未来，该方法有望进一步扩展到多智能体协同控制、动态环境下的运动规划等更具挑战性的场景。
📄 摘要（原文）
Model predictive control (MPC) has established itself as the primary methodology for constrained control, enabling general-purpose robot autonomy in diverse real-world scenarios. However, for most problems of interest, MPC relies on the recursive solution of highly non-convex trajectory optimization problems, leading to high computational complexity and strong dependency on initialization. In this work, we present a unified framework to combine the main strengths of optimization-based and learning-based methods for MPC. Our approach entails embedding high-capacity, transformer-based neural network models within the optimization process for trajectory generation, whereby the transformer provides a near-optimal initial guess, or target plan, to a non-convex optimization problem. Our experiments, performed in simulation and the real world onboard a free flyer platform, demonstrate the capabilities of our framework to improve MPC convergence and runtime. Compared to purely optimization-based approaches, results show that our approach can improve trajectory generation performance by up to 75%, reduce the number of solver iterations by up to 45%, and improve overall MPC runtime by 7x without loss in performance.