GATO: GPU-Accelerated and Batched Trajectory Optimization for Scalable Edge Model Predictive Control

📄 arXiv: 2510.07625v1 📥 PDF

作者: Alexander Du, Emre Adabag, Gabriel Bravo, Brian Plancher

分类: cs.RO, eess.SY

发布日期: 2025-10-08

💡 一句话要点

GATO：面向边缘模型预测控制的可扩展GPU加速批量轨迹优化

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 模型预测控制 轨迹优化 GPU加速 批量优化 实时控制

📋 核心要点

  1. 现有MPC方法在实时性和模型通用性上存在局限，难以满足中等批量轨迹优化需求。
  2. GATO通过算法、软件和硬件协同设计，利用多层次并行性实现GPU加速的批量轨迹优化。
  3. 实验表明，GATO相比CPU和GPU基线有显著加速，并在工业机械臂上验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

模型预测控制(MPC)在机器人应用中表现出色，但在线求解非线性轨迹优化(TO)问题（或批量问题）仍然计算量巨大。现有的GPU加速方法通常(i)并行化单个求解以满足实时性要求，(ii)以低于实时的速率扩展到非常大的批次，或(iii)通过限制模型通用性（例如，质点动力学或单次线性化）来提高速度。这导致了求解器性能在许多需要实时处理数十到数百个批量解的先进MPC应用中存在巨大差距。因此，我们提出了GATO，一个开源的、GPU加速的、批量TO求解器，它在算法、软件和计算硬件上协同设计，以实现这些中等批量大小的实时吞吐量。我们的方法利用块级、warp级和线程级并行性，在求解内部和跨求解之间实现超高性能。我们通过以下方式证明了我们方法的有效性：模拟基准测试显示，随着批量大小的增加，相对于CPU基线加速18-21倍，相对于GPU基线加速1.4-16倍；案例研究突出了改进的抗扰动性和收敛行为；最后是在工业机械臂上的硬件验证。我们开源GATO以支持可重复性和采用。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决模型预测控制（MPC）中，在线求解批量非线性轨迹优化（TO）问题时计算量过大的问题。现有方法要么无法满足实时性要求，要么限制了模型的通用性，或者只能处理非常大的批次但速度较慢，无法满足实际应用中常见的数十到数百个中等批量大小的实时求解需求。

核心思路：GATO的核心思路是利用GPU强大的并行计算能力，通过算法、软件和硬件的协同设计，实现对中等批量大小的轨迹优化问题进行实时求解。它充分挖掘了GPU的块级、warp级和线程级并行性，从而在求解内部和跨求解之间实现超高性能。

技术框架：GATO的整体框架包含以下几个关键部分：首先，针对轨迹优化问题设计了高效的并行算法；其次，在软件层面，充分利用CUDA等GPU编程模型，实现了算法的并行化；最后，在硬件层面，针对GPU的架构特点进行了优化，以最大化计算效率。具体流程包括：数据准备、并行计算、结果汇总等。

关键创新：GATO的关键创新在于其多层次的并行策略，它不仅在单个轨迹优化问题的求解过程中利用了并行性，还在多个轨迹优化问题之间实现了并行计算。这种设计使得GATO能够充分利用GPU的计算资源，从而实现更高的吞吐量。此外，GATO的算法、软件和硬件协同设计也是一个重要的创新点，它使得GATO能够更好地适应GPU的架构特点，从而获得更好的性能。

关键设计：GATO的具体技术细节未知，但可以推测其可能包含以下关键设计：1) 针对轨迹优化问题特点设计的并行算法，例如并行化的优化算法或分解策略；2) 基于CUDA的GPU并行编程实现，包括线程块的划分、共享内存的使用等；3) 针对GPU架构的优化，例如数据布局的优化、访存模式的优化等；4) 灵活的参数配置，以适应不同规模和复杂度的轨迹优化问题。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，GATO在模拟基准测试中，相对于CPU基线加速了18-21倍，相对于GPU基线加速了1.4-16倍（随着批量大小的增加）。案例研究表明，GATO能够提高抗扰动性和收敛行为。此外，GATO还在工业机械臂上进行了硬件验证，证明了其在实际应用中的有效性。这些结果表明，GATO在实时性和性能方面都具有显著优势。

🎯 应用场景

GATO可广泛应用于机器人、自动驾驶、无人机等领域，尤其适用于需要实时进行轨迹规划和控制的场景。例如，在工业机器人中，GATO可以用于实时优化机械臂的运动轨迹，提高生产效率和精度。在自动驾驶中，GATO可以用于实时规划车辆的行驶路径，提高安全性和舒适性。GATO的开源特性也有助于推动相关领域的研究和应用。

📄 摘要（原文）

While Model Predictive Control (MPC) delivers strong performance across robotics applications, solving the underlying (batches of) nonlinear trajectory optimization (TO) problems online remains computationally demanding. Existing GPU-accelerated approaches typically (i) parallelize a single solve to meet real-time deadlines, (ii) scale to very large batches at slower-than-real-time rates, or (iii) achieve speed by restricting model generality (e.g., point-mass dynamics or a single linearization). This leaves a large gap in solver performance for many state-of-the-art MPC applications that require real-time batches of tens to low-hundreds of solves. As such, we present GATO, an open source, GPU-accelerated, batched TO solver co-designed across algorithm, software, and computational hardware to deliver real-time throughput for these moderate batch size regimes. Our approach leverages a combination of block-, warp-, and thread-level parallelism within and across solves for ultra-high performance. We demonstrate the effectiveness of our approach through a combination of: simulated benchmarks showing speedups of 18-21x over CPU baselines and 1.4-16x over GPU baselines as batch size increases; case studies highlighting improved disturbance rejection and convergence behavior; and finally a validation on hardware using an industrial manipulator. We open source GATO to support reproducibility and adoption.