Fuzzy-Logic-based model predictive control: A paradigm integrating optimal and common-sense decision making

📄 arXiv: 2503.21065v1 📥 PDF

作者: Filip Surma, Anahita Jamshidnejad

分类: cs.RO, math.OC

发布日期: 2025-03-27

备注: 50 Pages, 8 figures, 3 tables

💡 一句话要点

提出基于模糊逻辑模型预测控制（FLMPC）的多机器人未知环境探索方法

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 模糊逻辑控制 模型预测控制 多机器人系统 未知环境探索 搜索救援

📋 核心要点

  1. 传统MPC方法在未知环境探索中面临计算成本高和目标定位效率低的问题。
  2. 论文提出FLMPC方法，通过模糊逻辑提取高层信息，简化优化问题，扩展决策范围。
  3. 实验结果表明，FLMPC在性能和计算时间上均优于传统MPC，提升了机器人协调性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的概念，即基于模糊逻辑的模型预测控制（FLMPC），以及一种用于探索未知环境和定位目标的多机器人控制方法。传统的模型预测控制（MPC）方法依赖于贝叶斯理论来表示环境知识并优化随机成本函数，这通常导致高计算成本并且在定位所有目标方面缺乏效率。我们的方法利用FLMPC，并将其扩展到双层父子架构，以增强协调性和扩展决策范围。FLMPC从概率分布和局部观测中提取高层信息，简化了优化问题，并显著扩展了其操作范围。我们在具有随机放置的障碍物和人类的未知二维环境中进行了广泛的模拟。我们将FLMPC的性能和计算时间与具有随机成本函数的MPC进行了比较，然后评估了集成高层父FLMPC层的影响。结果表明，我们的方法显著提高了性能和计算时间，增强了机器人的协调性，并降低了大规模搜索和救援环境中不确定性的影响。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多机器人在未知环境中进行高效探索和目标定位的问题。传统MPC方法依赖贝叶斯理论，计算复杂度高，难以有效应对大规模、不确定的环境，尤其是在搜索和救援等场景中，难以快速定位所有目标。现有方法的痛点在于计算量大、决策范围有限，以及对环境不确定性的鲁棒性不足。

核心思路：论文的核心思路是利用模糊逻辑（Fuzzy Logic）从概率分布和局部观测中提取高层信息，从而简化模型预测控制（MPC）的优化问题。通过将环境信息抽象为模糊规则，可以减少计算量，并扩展MPC的决策范围。此外，采用双层父子架构，父层FLMPC进行全局规划，子层MPC执行局部控制，进一步提升了系统的协调性和鲁棒性。

技术框架：整体架构是一个双层控制系统。顶层是父FLMPC层，负责根据全局信息（如概率分布）进行高层决策，例如选择探索区域或分配任务。底层是子MPC层，负责根据局部观测执行具体的运动控制。父层将目标点或区域传递给子层，子层利用MPC算法进行路径规划和控制。信息在两层之间传递，形成一个闭环控制系统。

关键创新：最重要的技术创新点在于将模糊逻辑与模型预测控制相结合，提出了FLMPC方法。与传统的基于贝叶斯理论的MPC方法相比，FLMPC能够更有效地处理环境的不确定性，降低计算复杂度，并扩展决策范围。双层父子架构进一步提升了系统的协调性和鲁棒性，使其能够更好地应对大规模、不确定的环境。

关键设计：FLMPC的关键设计包括模糊规则的定义、隶属度函数的选择、以及推理机的设计。模糊规则用于将环境信息（如障碍物密度、目标概率）映射到控制决策（如运动方向、速度）。隶属度函数用于量化环境信息的模糊程度。推理机用于根据模糊规则和隶属度函数生成控制信号。双层架构中，父层FLMPC的输出是子层MPC的目标点或区域，子层MPC的损失函数通常包含目标跟踪误差和控制能量消耗。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，FLMPC在性能和计算时间上均优于传统的基于随机成本函数的MPC方法。具体而言，FLMPC能够显著减少计算时间，同时提高目标定位的成功率。集成高层父FLMPC层后，机器人的协调性得到进一步提升，降低了大规模搜索和救援环境中不确定性的影响。具体的性能提升数据未知，但摘要强调了“显著提高”。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于搜索和救援、自主导航、机器人探索、环境监测等领域。在搜索和救援场景中，多机器人系统可以利用FLMPC快速探索未知环境，定位幸存者。在自主导航领域，机器人可以在复杂环境中安全、高效地规划路径。该方法具有很高的实际应用价值，并有望推动机器人技术的发展。

📄 摘要（原文）

This paper introduces a novel concept, fuzzy-logic-based model predictive control (FLMPC), along with a multi-robot control approach for exploring unknown environments and locating targets. Traditional model predictive control (MPC) methods rely on Bayesian theory to represent environmental knowledge and optimize a stochastic cost function, often leading to high computational costs and lack of effectiveness in locating all the targets. Our approach instead leverages FLMPC and extends it to a bi-level parent-child architecture for enhanced coordination and extended decision making horizon. Extracting high-level information from probability distributions and local observations, FLMPC simplifies the optimization problem and significantly extends its operational horizon compared to other MPC methods. We conducted extensive simulations in unknown 2-dimensional environments with randomly placed obstacles and humans. We compared the performance and computation time of FLMPC against MPC with a stochastic cost function, then evaluated the impact of integrating the high-level parent FLMPC layer. The results indicate that our approaches significantly improve both performance and computation time, enhancing coordination of robots and reducing the impact of uncertainty in large-scale search and rescue environments.