Data-Driven Multi-step Nonlinear Model Predictive Control for Industrial Heavy Load Hydraulic Robot
作者: Dexian Ma, Bo Zhou
分类: cs.RO
发布日期: 2024-11-21
💡 一句话要点
提出数据驱动的多步非线性模型预测控制，用于工业重载液压机器人。
🎯 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: 非线性模型预测控制 数据驱动控制 液压机器人 长短期记忆网络 多层感知机 单次多步预测 能量管理
📋 核心要点
- 工业重载液压机器人需要精确的非线性控制和高效的能量管理，现有方法难以兼顾。
- 论文提出一种数据驱动的NMPC框架，结合离线和在线模型，利用SSMP模型提高预测精度并降低计算量。
- 在22吨液压挖掘机上的实验表明，该方法能够有效应用于工业系统，实现非线性控制和能量管理。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种数据驱动的非线性模型预测控制（NMPC）框架，旨在优化多目标下的控制。为了提高动态模型的预测精度，设计了一种基于长短期记忆（LSTM）和多层感知机（MLP）的单次多步预测（SSMP）模型，该模型可以直接获得预测范围，无需迭代重复，从而降低计算压力。此外，结合离线和在线模型来解决环境交互产生的扰动，类似于机器人自由响应和受迫响应的叠加。在线模型从离线模型的预测误差中学习系统的变化，并实时更新其权重。所提出的混合预测模型将输入和输出之间的关系简化为矩阵乘法，可以快速获得导数。因此，控制信号序列的求解采用具有自适应学习率的梯度下降法，允许NMPC成本函数被公式化为包含关键状态的凸函数。学习率根据状态误差动态调整，以抵消神经网络固有的预测不准确性。控制器输出控制信号序列的平均值而不是第一个值。在22吨液压挖掘机上的仿真和实验验证了该方法的有效性，表明所提出的NMPC方法可以广泛应用于包括非线性控制和能量管理在内的工业系统。
🔬 方法详解
问题定义：工业重载液压机器人面临复杂的非线性控制问题，同时需要考虑能量管理。传统方法难以精确建模非线性动态特性，且计算复杂度高，难以满足实时性要求。环境扰动和模型不确定性也会影响控制性能。
核心思路：论文的核心思路是利用数据驱动的方法，构建一个能够准确预测系统动态特性的模型，并将其应用于非线性模型预测控制（NMPC）。通过结合离线模型和在线模型，可以有效地处理环境扰动和模型不确定性。采用单次多步预测（SSMP）模型来降低计算复杂度。
技术框架：整体框架包括以下几个主要模块：1) 离线模型训练：使用历史数据训练基于LSTM和MLP的SSMP模型，用于预测系统的动态特性。2) 在线模型更新：根据离线模型的预测误差，在线更新模型的权重，以适应环境变化和模型不确定性。3) NMPC控制器设计：将预测模型嵌入到NMPC框架中，设计成本函数，并使用梯度下降法求解最优控制序列。4) 控制信号输出：输出控制信号序列的平均值，以提高控制的鲁棒性。
关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了基于LSTM和MLP的单次多步预测（SSMP）模型，可以直接获得预测范围，无需迭代重复，从而降低计算压力。2) 结合离线和在线模型，有效地处理了环境扰动和模型不确定性。3) 将输入和输出之间的关系简化为矩阵乘法，可以快速获得导数，从而加速了NMPC的求解过程。
关键设计：SSMP模型采用LSTM提取时间序列特征，然后使用MLP进行多步预测。离线模型使用历史数据进行训练，在线模型使用预测误差进行实时更新。NMPC的成本函数包含状态误差和控制输入，采用梯度下降法求解最优控制序列，并使用自适应学习率来提高收敛速度和鲁棒性。控制器输出控制信号序列的平均值，而不是第一个值，以减小预测误差的影响。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在22吨液压挖掘机上的仿真和实验结果表明，所提出的NMPC方法能够有效地控制挖掘机的运动，并实现能量管理。与传统方法相比，该方法能够显著提高控制精度和鲁棒性，并降低能量消耗。具体的性能数据和对比基线在论文中进行了详细的展示。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于工业重载液压机器人，例如液压挖掘机、起重机等，实现更精确的运动控制、更高的作业效率和更低的能量消耗。此外，该方法也可推广到其他非线性系统的控制问题，例如电力系统、化工过程等，具有重要的实际应用价值和广阔的应用前景。
📄 摘要（原文）
Automating complex industrial robots requires precise nonlinear control and efficient energy management. This paper introduces a data-driven nonlinear model predictive control (NMPC) framework to optimize control under multiple objectives. To enhance the prediction accuracy of the dynamic model, we design a single-shot multi-step prediction (SSMP) model based on long short-term memory (LSTM) and multilayer perceptrons (MLP), which can directly obtain the predictive horizon without iterative repetition and reduce computational pressure. Moreover, we combine offline and online models to address disturbances stemming from environmental interactions, similar to the superposition of the robot's free and forced responses. The online model learns the system's variations from the prediction mismatches of the offline model and updates its weights in real time. The proposed hybrid predictive model simplifies the relationship between inputs and outputs into matrix multiplication, which can quickly obtain the derivative. Therefore, the solution for the control signal sequence employs a gradient descent method with an adaptive learning rate, allowing the NMPC cost function to be formulated as a convex function incorporating critical states. The learning rate is dynamically adjusted based on state errors to counteract the inherent prediction inaccuracies of neural networks. The controller outputs the average value of the control signal sequence instead of the first value. Simulations and experiments on a 22-ton hydraulic excavator have validated the effectiveness of our method, showing that the proposed NMPC approach can be widely applied to industrial systems, including nonlinear control and energy management.