Data-Enabled Neighboring Extremal: Case Study on Model-Free Trajectory Tracking for Robotic Arm

📄 arXiv: 2504.07292v1 📥 PDF

作者: Amin Vahidi-Moghaddam, Keyi Zhu, Kaixiang Zhang, Ziyou Song, Zhaojian Li

分类: cs.RO, eess.SY

发布日期: 2025-04-09

💡 一句话要点

提出数据驱动邻域极值（DeeNE）框架，加速机器人手臂模型无关轨迹跟踪。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 数据驱动控制 模型无关控制 机器人手臂 轨迹跟踪 邻域极值 预测控制 实时控制

📋 核心要点

  1. DeePC虽然强大，但计算量大，难以实时应用到机器人控制等领域。
  2. DeeNE利用邻域极值原理，通过一阶扰动分析快速更新DeePC解，降低计算复杂度。
  3. 在7自由度KINOVA Gen3机械臂上的实验表明，DeeNE显著降低了计算成本，并保持了控制性能。

📝 摘要（中文）

数据驱动预测控制（DeePC）作为一种强大的数据驱动方法，近年来在高效系统控制和约束处理方面崭露头角。它通过直接利用输入-输出（I/O）数据执行最优控制，绕过了显式模型辨识的过程，从而节省了成本和时间。然而，其高计算复杂度（通常比基于模型的模型预测控制维度更高）阻碍了实时应用。为了克服这一限制，我们提出了数据驱动邻域极值（DeeNE）框架，该框架在保持控制性能的同时显著降低了计算成本。DeeNE利用一阶最优性扰动分析，有效地更新预先计算的名义DeePC解，以响应初始条件和参考轨迹的变化。我们在一个7自由度KINOVA Gen3机器人手臂上验证了其有效性，证明了其显著的计算节省和鲁棒的数据驱动控制性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决数据驱动预测控制（DeePC）在机器人手臂轨迹跟踪应用中计算复杂度过高的问题。传统的DeePC方法虽然避免了模型辨识，但其大规模优化问题导致计算负担沉重，难以满足实时性要求。现有方法难以在计算效率和控制性能之间取得平衡。

核心思路：论文的核心思路是利用邻域极值原理，即在已知最优解附近，通过一阶扰动分析来快速估计新的最优解。具体而言，当初始条件或参考轨迹发生变化时，无需重新求解整个DeePC优化问题，而是基于预先计算的名义解，通过一阶扰动来更新控制输入。

技术框架：DeeNE框架主要包含以下几个阶段：1) 离线阶段：利用历史I/O数据，求解名义DeePC问题，得到名义最优控制序列。2) 在线阶段：当初始状态或参考轨迹发生变化时，利用一阶最优性条件，计算最优解的扰动量。3) 根据扰动量更新名义控制序列，得到新的控制输入，并将其应用于机器人手臂。

关键创新：DeeNE的关键创新在于将邻域极值原理与DeePC相结合，避免了每次都重新求解大规模优化问题。通过一阶扰动分析，可以快速适应环境变化，显著降低计算复杂度，从而实现实时控制。与传统的DeePC相比，DeeNE在保证控制性能的同时，大大提高了计算效率。

关键设计：DeeNE的关键设计包括：1) 名义DeePC问题的选择：名义问题需要具有代表性，以便后续的扰动分析能够有效进行。2) 扰动量的计算：需要精确计算一阶导数，以保证扰动分析的准确性。3) 约束处理：在扰动分析过程中，需要考虑控制输入和状态的约束，以保证控制的安全性。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

在7自由度KINOVA Gen3机器人手臂上的实验结果表明，DeeNE能够显著降低计算时间，同时保持与传统DeePC相当的控制性能。具体而言，DeeNE的计算时间比DeePC降低了至少一个数量级，使得实时轨迹跟踪成为可能。实验还验证了DeeNE对初始条件和参考轨迹变化的鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要实时轨迹跟踪的机器人系统，例如工业机器人、服务机器人和医疗机器人。通过降低计算复杂度，DeeNE使得数据驱动控制方法能够应用于对实时性要求较高的场景，从而提高机器人系统的自主性和适应性，并降低开发和维护成本。未来，该方法还可以扩展到其他控制领域，例如自动驾驶和智能电网。

📄 摘要（原文）

Data-enabled predictive control (DeePC) has recently emerged as a powerful data-driven approach for efficient system controls with constraints handling capabilities. It performs optimal controls by directly harnessing input-output (I/O) data, bypassing the process of explicit model identification that can be costly and time-consuming. However, its high computational complexity, driven by a large-scale optimization problem (typically in a higher dimension than its model-based counterpart--Model Predictive Control), hinders real-time applications. To overcome this limitation, we propose the data-enabled neighboring extremal (DeeNE) framework, which significantly reduces computational cost while preserving control performance. DeeNE leverages first-order optimality perturbation analysis to efficiently update a precomputed nominal DeePC solution in response to changes in initial conditions and reference trajectories. We validate its effectiveness on a 7-DoF KINOVA Gen3 robotic arm, demonstrating substantial computational savings and robust, data-driven control performance.