NMPCM: Nonlinear Model Predictive Control on Resource-Constrained Microcontrollers

📄 arXiv: 2507.21259v1 📥 PDF

作者: Van Chung Nguyen, Pratik Walunj, Chuong Le, An Duy Nguyen, Hung Manh La

分类: cs.RO

发布日期: 2025-07-28

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出NMPCM，在资源受限的微控制器上实现四旋翼无人机非线性模型预测控制

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 非线性模型预测控制 微控制器 四旋翼无人机 嵌入式系统 实时控制

📋 核心要点

  1. NMPC在机器人控制中效果显著，但计算量大，难以在资源受限的微控制器上直接应用。
  2. NMPCM旨在优化NMPC的计算效率，使其能够在微控制器上实时运行，同时保持控制精度。
  3. 通过Gazebo仿真和实际无人机实验验证了NMPCM的有效性，实现了高频率的NMPC控制。

📝 摘要（中文）

非线性模型预测控制（NMPC）是一种强大的控制高动态机器人系统的方法，因为它考虑了系统动力学并在每个步骤优化控制输入。然而，其高计算复杂度使得在资源受限的微控制器上实现变得不切实际。虽然最近的研究已经证明了在线性化动力学下在微控制器上实现模型预测控制（MPC）的可行性，但应用完整的NMPC仍然是一个重大挑战。本文提出了一种高效的解决方案，用于在微控制器（NMPCM）上生成和部署NMPC，以控制四旋翼无人机。所提出的方法优化了计算效率，同时保持了较高的控制精度。在Gazebo/ROS中的仿真和真实世界的实验验证了该方法的有效性，证明了其在实时系统中实现高频NMPC执行的能力。代码可在https://github.com/aralab-unr/NMPCM 获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在资源受限的微控制器上实现非线性模型预测控制（NMPC）的问题。现有的NMPC方法计算复杂度高，难以在算力有限的微控制器上实时运行，限制了其在小型机器人，如无人机上的应用。即使是线性化的MPC方法，在复杂动力学系统中的表现也可能不佳。

核心思路：论文的核心思路是通过优化NMPC的计算过程，降低其对计算资源的需求，使其能够在微控制器上实时运行。具体而言，可能包括对优化算法的改进、模型简化、代码优化等手段，以在控制精度和计算效率之间取得平衡。这样设计的目的是为了充分利用NMPC的优势，同时克服其计算瓶颈。

技术框架：论文提出的NMPCM框架可能包含以下几个主要模块：1) 模型简化模块：用于简化无人机的非线性动力学模型，降低计算复杂度。2) 优化算法模块：采用高效的优化算法，如序列二次规划（SQP）或内点法，求解NMPC问题。3) 代码生成模块：将优化后的NMPC算法自动生成为可在微控制器上运行的C代码。4) 实时控制模块：在微控制器上实时执行生成的代码，控制无人机的飞行。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种能够在资源受限的微控制器上高效运行NMPC的方法。与传统的NMPC方法相比，NMPCM在计算效率方面具有显著优势，使其能够在实时系统中实现高频率的控制。与线性化的MPC方法相比，NMPCM能够更好地处理非线性动力学，从而提高控制精度。

关键设计：具体的技术细节未知，但可能包括：1) 模型简化策略：如何选择合适的模型简化方法，以在保证模型精度的前提下降低计算复杂度。2) 优化算法参数：如何调整优化算法的参数，以提高收敛速度和稳定性。3) 代码优化技术：如何利用编译器优化和硬件特性，提高代码的执行效率。4) 控制频率选择：如何选择合适的控制频率，以在满足控制性能要求的同时降低计算负担。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过Gazebo/ROS仿真和真实无人机实验验证了NMPCM的有效性。实验结果表明，NMPCM能够在微控制器上实现高频率的NMPC控制，并保持较高的控制精度。具体的性能数据和对比基线未知，但论文强调了NMPCM在实时系统中的应用能力。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于资源受限的机器人系统，例如小型无人机、移动机器人、可穿戴设备等。通过在这些平台上实现高性能的NMPC控制，可以提高机器人的自主性、灵活性和安全性。此外，该方法还可以应用于其他需要实时控制的领域，例如工业自动化、智能交通等，具有重要的实际应用价值和广阔的发展前景。

📄 摘要（原文）

Nonlinear Model Predictive Control (NMPC) is a powerful approach for controlling highly dynamic robotic systems, as it accounts for system dynamics and optimizes control inputs at each step. However, its high computational complexity makes implementation on resource-constrained microcontrollers impractical. While recent studies have demonstrated the feasibility of Model Predictive Control (MPC) with linearized dynamics on microcontrollers, applying full NMPC remains a significant challenge. This work presents an efficient solution for generating and deploying NMPC on microcontrollers (NMPCM) to control quadrotor UAVs. The proposed method optimizes computational efficiency while maintaining high control accuracy. Simulations in Gazebo/ROS and real-world experiments validate the effectiveness of the approach, demonstrating its capability to achieve high-frequency NMPC execution in real-time systems. The code is available at: https://github.com/aralab-unr/NMPCM.