An MPC framework for efficient navigation of mobile robots in cluttered environments

📄 arXiv: 2509.15917v1 📥 PDF

作者: Johannes Köhler, Daniel Zhang, Raffaele Soloperto, Andrea Carron, Melanie Zeilinger

分类: cs.RO, eess.SY, math.OC

发布日期: 2025-09-19

备注: - Code available at: https://github.com/IntelligentControlSystems/ClutteredEnvironment - Supplementary video: https://youtu.be/Hn_hpAmGgq0

💡 一句话要点

提出一种MPC框架，用于移动机器人在复杂环境中高效导航

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 模型预测控制 移动机器人导航 路径规划 避障 非线性动力学

📋 核心要点

  1. 现有移动机器人在复杂环境导航中，难以兼顾动态目标选择、避障和非线性动力学。
  2. 该论文提出将有限段最短路径规划器融入MPC框架，实现动态目标选择下的安全高效导航。
  3. 实验结果表明，该方法能使机器人在复杂环境中快速到达动态目标，响应时间在2-3秒内。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种模型预测控制（MPC）框架，用于移动机器人在复杂环境中高效导航。该方法将有限段最短路径规划器集成到MPC的有限时域轨迹优化中。这种公式确保了收敛到动态选择的目标，并保证了避碰，即使在一般的非线性动力学和复杂的环境中。通过在小型地面机器人上的硬件实验验证了该方法的有效性，实验中人类操作员动态地分配目标位置。机器人成功地在复杂环境中导航，并在2-3秒内到达新的目标。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决移动机器人在复杂环境中高效导航的问题。现有方法在处理动态目标、复杂环境和非线性动力学时，往往难以保证导航效率和安全性。例如，传统MPC方法可能陷入局部最优，无法快速找到全局最优路径，而简单的路径规划算法则难以应对动态变化的环境。

核心思路：论文的核心思路是将全局路径规划与局部轨迹优化相结合。首先，使用有限段最短路径规划器快速生成一个粗略的全局路径，然后，利用MPC在局部对轨迹进行优化，以实现精确的避障和高效的运动控制。这种结合使得机器人既能快速找到目标，又能安全地避开障碍物。

技术框架：该框架主要包含两个模块：有限段最短路径规划器和模型预测控制器。有限段最短路径规划器负责生成从当前位置到目标位置的粗略路径，该路径由一系列线段组成。模型预测控制器则基于机器人动力学模型，在有限时域内优化机器人的控制输入，使得机器人能够沿着规划的路径运动，同时避开障碍物。MPC的优化目标通常包括跟踪误差、控制输入和避障约束。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将全局路径规划器集成到MPC框架中。这种集成使得MPC能够利用全局信息，避免陷入局部最优，从而提高导航效率。此外，该方法还能够处理非线性动力学和复杂的环境，具有较强的鲁棒性。

关键设计：在有限段最短路径规划器中，需要选择合适的线段长度和数量，以平衡计算复杂度和路径精度。在MPC中，需要设计合适的代价函数和约束条件，以实现精确的轨迹跟踪和安全的避障。例如，可以使用二次代价函数来惩罚跟踪误差和控制输入，并使用不等式约束来保证机器人不与障碍物发生碰撞。此外，还需要选择合适的优化算法来求解MPC问题，例如序列二次规划（SQP）或内点法。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

通过在小型地面机器人上的硬件实验验证了该方法的有效性。实验结果表明，该机器人能够在复杂环境中成功导航，并在2-3秒内到达新的目标位置。这表明该方法具有较快的响应速度和较强的适应性，能够满足实际应用的需求。与传统的MPC方法相比，该方法能够更快地找到全局最优路径，从而提高导航效率。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种移动机器人的导航任务中，例如仓储机器人、服务机器人、自动驾驶车辆等。尤其在复杂、动态的环境中，该方法能够显著提高机器人的导航效率和安全性。未来，该方法还可以扩展到多机器人协同导航、未知环境探索等领域，具有广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

We present a model predictive control (MPC) framework for efficient navigation of mobile robots in cluttered environments. The proposed approach integrates a finite-segment shortest path planner into the finite-horizon trajectory optimization of the MPC. This formulation ensures convergence to dynamically selected targets and guarantees collision avoidance, even under general nonlinear dynamics and cluttered environments. The approach is validated through hardware experiments on a small ground robot, where a human operator dynamically assigns target locations. The robot successfully navigated through complex environments and reached new targets within 2-3 seconds.