NMPCB: A Lightweight and Safety-Critical Motion Control Framework for Ackermann Mobile Robot

📄 arXiv: 2505.01752v2 📥 PDF

作者: Longze Zheng, Qinghe Liu

分类: cs.RO

发布日期: 2025-05-03 (更新: 2025-09-02)

💡 一句话要点

提出基于神经网络路径规划与控制 Barrier 函数 MPC 的轻量级移动机器人运动控制框架

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 阿克曼机器人 运动控制 模型预测控制 控制Barrier函数 神经网络 路径规划 实时性 安全性

📋 核心要点

  1. 传统方法难以兼顾机器人运动控制的实时性和安全性，尤其是在复杂多障碍物环境中。
  2. 该论文提出一种基于神经网络路径规划和控制 Barrier 函数 MPC 的运动控制框架，以平衡实时性和安全性。
  3. 通过数值仿真和实际实验验证了所提出框架的可行性，表明其在实际应用中的潜力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的运动控制框架（NMPCB），用于解决多障碍物环境中机器人运动控制的实时性和安全性挑战。该框架由一个基于神经网络的路径规划器和一个基于控制 Barrier 函数（CBF）的模型预测控制（MPC）控制器组成。路径规划器通过轻量级神经网络预测下一个目标点，并为控制器生成参考轨迹。在控制器设计中，引入了控制 Barrier 函数（CBF）的对偶问题作为避障约束，从而在确保机器人运动安全的同时，显著减少计算时间。控制器通过跟踪参考轨迹直接输出控制指令给机器人。该框架实现了实时性和安全性之间的平衡。通过数值仿真和实际实验验证了该框架的可行性。

🔬 方法详解

问题定义：在多障碍物环境中，阿克曼移动机器人的运动控制面临实时性和安全性的挑战。传统方法往往难以在这两者之间取得平衡，计算复杂度高，难以满足实时性要求，或者安全性不足，容易发生碰撞。

核心思路：论文的核心思路是利用轻量级的神经网络进行路径规划，快速生成参考轨迹，并结合基于控制 Barrier 函数（CBF）的模型预测控制（MPC）来实现安全避障。通过CBF的对偶问题，降低计算复杂度，保证实时性。

技术框架：该框架主要包含两个模块：1) 基于神经网络的路径规划器：该模块负责预测下一个目标点，并生成参考轨迹。2) 基于控制 Barrier 函数（CBF）的 MPC 控制器：该模块负责跟踪参考轨迹，并根据CBF约束保证避障安全性，直接输出控制指令给机器人。整体流程是，路径规划器生成参考轨迹，MPC控制器跟踪该轨迹并进行安全控制。

关键创新：该论文的关键创新在于将轻量级神经网络路径规划与基于CBF的MPC控制相结合，并利用CBF的对偶问题来降低计算复杂度。这种结合既保证了路径规划的灵活性和快速性，又保证了控制器的安全性和实时性。

关键设计：路径规划器采用轻量级神经网络，具体结构未知。CBF约束被引入到MPC的优化问题中，以保证避障安全性。关键在于CBF对偶问题的应用，它能够将复杂的CBF约束转化为更易于求解的形式，从而降低计算复杂度，提高实时性。具体的参数设置和损失函数细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过数值仿真和实际实验验证了所提出框架的可行性。虽然具体的性能数据和对比基线未知，但实验结果表明该框架能够在保证安全性的前提下，实现较好的实时性，验证了其在实际应用中的潜力。该框架在计算效率和安全性方面取得了较好的平衡。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要安全、实时运动控制的阿克曼移动机器人场景，例如自动驾驶、仓储物流、巡检机器人等。该框架能够提高机器人在复杂环境中的自主导航能力，降低碰撞风险，具有重要的实际应用价值和商业前景。未来可以进一步扩展到其他类型的移动机器人和更复杂的环境。

📄 摘要（原文）

In multi-obstacle environments, real-time performance and safety in robot motion control have long been challenging issues, as conventional methods often struggle to balance the two. In this paper, we propose a novel motion control framework composed of a Neural network-based path planner and a Model Predictive Control (MPC) controller based on control Barrier function (NMPCB) . The planner predicts the next target point through a lightweight neural network and generates a reference trajectory for the controller. In the design of the controller, we introduce the dual problem of control barrier function (CBF) as the obstacle avoidance constraint, enabling it to ensure robot motion safety while significantly reducing computation time. The controller directly outputs control commands to the robot by tracking the reference trajectory. This framework achieves a balance between real-time performance and safety. We validate the feasibility of the framework through numerical simulations and real-world experiments.