Data-Driven MPC with Data Selection for Flexible Cable-Driven Robotic Arms

📄 arXiv: 2507.15677v1 📥 PDF

作者: Huayue Liang, Yanbo Chen, Hongyang Cheng, Yanzhao Yu, Shoujie Li, Junbo Tan, Xueqian Wang, Long Zeng

分类: cs.RO

发布日期: 2025-07-21

💡 一句话要点

提出基于数据选择的数据驱动MPC方法，用于柔性缆索驱动机械臂的精确控制。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 柔性缆索驱动机械臂 数据驱动控制 模型预测控制 数据选择算法 机器人控制

📋 核心要点

  1. 柔性缆索驱动机械臂的控制受缆索的非线性特性影响，传统基于物理模型的控制方法面临挑战。
  2. 论文提出一种数据驱动的MPC方法，利用输入输出数据构建隐式模型，避免了复杂的物理建模过程。
  3. 实验结果表明，该方法在定位精度和轨迹跟踪方面均优于传统PID控制，且计算效率显著提升。

📝 摘要（中文）

柔性缆索驱动机械臂(FCRA)具有灵巧和顺应性运动的特点。然而，缆索固有的弹性、滞后和摩擦等特性，常常导致建模和控制方面的困难。本文提出了一种完全依赖输入-输出数据、无需物理模型的模型预测控制(MPC)方法，以提高FCRA的控制精度。首先，我们开发了一个基于输入-输出数据的隐式模型，并将其集成到MPC优化框架中。其次，引入了一种数据选择算法(DSA)来过滤最能表征系统的数据，从而将每步的求解时间减少到大约4毫秒，改进了近80%。最后，通过仿真研究了超参数对跟踪误差的影响。所提出的方法已在一个真实的FCRA平台上得到验证，包括五点定位精度测试、五点响应跟踪测试和字母绘制的轨迹跟踪。结果表明，平均定位精度约为2.070毫米。此外，与平均跟踪误差为1.418°的PID方法相比，所提出的方法实现了0.541°的平均跟踪误差。

🔬 方法详解

问题定义：柔性缆索驱动机械臂(FCRA)由于缆索的弹性、滞后和摩擦等特性，难以建立精确的物理模型，导致传统基于模型的控制方法性能受限。现有方法难以兼顾控制精度和计算效率，尤其是在需要快速响应的场景下。

核心思路：论文的核心思路是利用数据驱动的方法，直接从FCRA的输入输出数据中学习系统的动态特性，避免复杂的物理建模过程。通过构建一个隐式模型，并将其集成到模型预测控制(MPC)框架中，实现对FCRA的精确控制。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 数据采集：收集FCRA的输入（例如电机控制信号）和输出（例如末端执行器的位置）数据。2) 隐式模型构建：利用采集到的数据，训练一个能够预测系统未来状态的隐式模型。3) 数据选择算法(DSA)：设计DSA算法，筛选出对系统表征能力最强的数据子集，减少计算量。4) MPC优化：将隐式模型集成到MPC框架中，通过优化控制序列，实现对FCRA的精确控制。

关键创新：该方法最重要的创新点在于提出了一个数据选择算法(DSA)，用于从大量数据中筛选出最具代表性的数据子集。这不仅提高了模型的泛化能力，还显著降低了MPC的计算复杂度，使其能够满足实时控制的需求。与传统的基于物理模型的MPC方法相比，该方法无需复杂的建模过程，更加灵活和易于部署。

关键设计：数据选择算法(DSA)的具体实现细节未知，但其目标是选择能够最好地表征系统动态特性的数据点。隐式模型的具体形式未知，可能采用神经网络或其他机器学习模型。MPC的优化目标是最小化末端执行器的跟踪误差，同时考虑控制输入的约束。超参数的选择和调整对控制性能至关重要，论文通过仿真研究了超参数对跟踪误差的影响。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的数据驱动MPC方法在FCRA平台上取得了显著的控制性能提升。平均定位精度达到2.070毫米。与传统的PID控制方法相比，平均跟踪误差从1.418°降低到0.541°，提升幅度显著。此外，通过数据选择算法，每步的求解时间减少到大约4毫秒，计算效率提升了近80%。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于需要高精度和灵活性的机器人控制领域，例如医疗机器人、工业自动化和空间机器人等。特别是在需要处理复杂非线性系统和难以建立精确模型的场景下，该方法具有显著优势。未来，该方法有望推广到其他类型的柔性机器人和复杂控制系统。

📄 摘要（原文）

Flexible cable-driven robotic arms (FCRAs) offer dexterous and compliant motion. Still, the inherent properties of cables, such as resilience, hysteresis, and friction, often lead to particular difficulties in modeling and control. This paper proposes a model predictive control (MPC) method that relies exclusively on input-output data, without a physical model, to improve the control accuracy of FCRAs. First, we develop an implicit model based on input-output data and integrate it into an MPC optimization framework. Second, a data selection algorithm (DSA) is introduced to filter the data that best characterize the system, thereby reducing the solution time per step to approximately 4 ms, which is an improvement of nearly 80%. Lastly, the influence of hyperparameters on tracking error is investigated through simulation. The proposed method has been validated on a real FCRA platform, including five-point positioning accuracy tests, a five-point response tracking test, and trajectory tracking for letter drawing. The results demonstrate that the average positioning accuracy is approximately 2.070 mm. Moreover, compared to the PID method with an average tracking error of 1.418°, the proposed method achieves an average tracking error of 0.541°.