Toward Scalable Multirobot Control: Fast Policy Learning in Distributed MPC

📄 arXiv: 2412.19669v1 📥 PDF

作者: Xinglong Zhang, Wei Pan, Cong Li, Xin Xu, Xiangke Wang, Ronghua Zhang, Dewen Hu

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2024-12-27

备注: 26 pages, 19 figures

💡 一句话要点

提出基于分布式策略学习的预测控制框架，解决大规模多机器人系统实时控制难题。

🎯 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: 分布式策略学习 模型预测控制 多机器人系统 强化学习 actor-critic 安全学习 无人机集群

📋 核心要点

  1. 传统DMPC依赖在线数值优化，计算量大，难以扩展到大规模非线性多机器人系统。
  2. 提出DLPC框架，通过分布式策略学习生成显式闭环控制策略，无需数值求解器，提升计算效率。
  3. 实验验证了该方法在多机器人协作任务中的有效性，可扩展至上万个机器人单元。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的基于分布式学习的预测控制（DLPC）框架，用于可扩展的多机器人控制。与传统的分布式模型预测控制（DMPC）方法依赖数值优化工具在线计算局部控制序列不同，本文方法侧重于一种计算快速且高效的分布式策略学习算法，该算法为多机器人系统生成显式的闭环DMPC策略，而无需使用数值求解器。策略学习通过在线分布式actor-critic实现，在每个预测间隔内以增量和前向方式执行。控制策略以递推方式连续更新，从而实现快速高效的策略学习，并保证闭环稳定性。学习到的控制策略可以部署到具有不同机器人规模的多机器人系统，从而增强了大规模多机器人系统的可扩展性和可迁移性。此外，本文还将该方法扩展到通过受力场启发的策略学习方法来解决多机器人安全学习挑战。通过对大规模轮式机器人和多旋翼无人机的合作任务进行的大量实验，验证了本文方法的有效性、可扩展性和效率。结果表明，DMPC策略能够为高达10,000个单元的多机器人系统快速学习和部署。

🔬 方法详解

问题定义：传统DMPC方法在多机器人系统（MRS）中实现最优协同控制，但其依赖于在线数值优化来计算局部控制序列，计算成本高昂，难以扩展到大规模、非线性的MRS。现有方法的痛点在于计算复杂度高，实时性差，无法满足大规模MRS的需求。

核心思路：本文的核心思路是利用分布式策略学习来替代传统的数值优化过程。通过学习显式的闭环控制策略，避免了在线求解优化问题，从而显著降低了计算负担，提高了控制系统的实时性和可扩展性。这种方法将控制问题转化为一个学习问题，利用数据驱动的方式来获得控制策略。

技术框架：DLPC框架主要包含以下几个模块：1) 分布式策略学习模块：采用分布式actor-critic算法，每个机器人作为actor学习控制策略，critic评估策略的性能。2) 预测控制模块：利用学习到的策略进行预测控制，在每个预测间隔内，根据当前状态和策略生成控制序列。3) 递推更新模块：以递推方式更新控制策略，保证闭环系统的稳定性。整体流程是在每个预测间隔内，机器人首先根据当前状态和策略生成控制序列，然后执行控制，并收集数据，最后利用收集到的数据更新策略。

关键创新：最重要的技术创新点在于将分布式策略学习与预测控制相结合，提出了一种无需数值求解器的DMPC方法。与传统DMPC方法相比，该方法避免了在线求解优化问题，从而显著降低了计算复杂度，提高了控制系统的实时性和可扩展性。此外，该方法还引入了力场的概念，用于解决多机器人安全学习问题。

关键设计：在分布式actor-critic算法中，actor和critic通常采用神经网络结构。损失函数的设计需要考虑控制性能和安全性。例如，可以采用均方误差损失函数来衡量控制性能，并引入惩罚项来保证安全性。关键参数包括学习率、折扣因子、探索率等。力场的设计需要考虑机器人之间的距离和速度，以避免碰撞。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法能够为高达10,000个单元的多机器人系统快速学习和部署DMPC策略。与传统的DMPC方法相比，该方法在计算效率和可扩展性方面具有显著优势。此外，该方法还能够有效地解决多机器人安全学习问题，保证机器人在协作过程中的安全性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于大规模多机器人协作场景，如：无人仓储物流、智能交通系统、大规模无人机集群表演、环境监测与灾害救援等。通过快速学习和部署DMPC策略，能够有效提升多机器人系统的协作效率、安全性和鲁棒性，具有重要的实际应用价值和广阔的发展前景。

📄 摘要（原文）

Distributed model predictive control (DMPC) is promising in achieving optimal cooperative control in multirobot systems (MRS). However, real-time DMPC implementation relies on numerical optimization tools to periodically calculate local control sequences online. This process is computationally demanding and lacks scalability for large-scale, nonlinear MRS. This article proposes a novel distributed learning-based predictive control (DLPC) framework for scalable multirobot control. Unlike conventional DMPC methods that calculate open-loop control sequences, our approach centers around a computationally fast and efficient distributed policy learning algorithm that generates explicit closed-loop DMPC policies for MRS without using numerical solvers. The policy learning is executed incrementally and forward in time in each prediction interval through an online distributed actor-critic implementation. The control policies are successively updated in a receding-horizon manner, enabling fast and efficient policy learning with the closed-loop stability guarantee. The learned control policies could be deployed online to MRS with varying robot scales, enhancing scalability and transferability for large-scale MRS. Furthermore, we extend our methodology to address the multirobot safe learning challenge through a force field-inspired policy learning approach. We validate our approach's effectiveness, scalability, and efficiency through extensive experiments on cooperative tasks of large-scale wheeled robots and multirotor drones. Our results demonstrate the rapid learning and deployment of DMPC policies for MRS with scales up to 10,000 units.