Wheel-loader V-Cycle Automation with Deep Koopman MPC
作者: Armin Abdolmohammadi, Navid Mojahed, Dinesh Kumar, Bahram Ravani, Shima Nazari
分类: cs.RO, eess.SY
发布日期: 2026-09-22
备注: 8 pages, 4 figure
💡 一句话要点
提出深度Koopman MPC以实现轮式装载机的V型循环自动化
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 轮式装载机 自动化 模型预测控制 深度学习 Koopman模型 轨迹优化 重型机械
📋 核心要点
- 现有的模型基础方法在处理关节式车辆的非线性动态和复杂的车辆-地形交互时效果不佳，限制了自动化的实现。
- 本文提出了一种结合几何规划和数据驱动预测控制的分层框架，利用简化的运动学模型和深度Koopman模型来优化轨迹。
- 高保真模拟结果表明，该框架能够在50毫秒的执行循环内实现准确且高效的V型循环操作，显示出显著的性能提升。
📝 摘要（中文）
轮式装载机在土方作业中频繁进行前后移动，这使其适合自动化。然而，关节式车辆的非线性动态和复杂的车辆-地形交互限制了传统模型方法的有效性。本文提出了一种分层框架，将长时间几何规划与数据驱动的预测控制相结合，以实现轮式装载机的自主操作。采用简化的关节运动学模型生成操作几何形状，通过共享的中间状态优化前后轨迹。利用高保真模拟数据学习了前后运动的深度双线性Koopman模型，并将其纳入计算高效的模型预测控制（MPC）中进行轨迹跟踪。实验结果表明，该框架能够实时执行轮式装载机的V型循环操作，展示了其在重型机械自主操作中的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决轮式装载机在土方作业中由于非线性动态和复杂地形交互导致的自动化效率低下问题。现有的模型基础方法难以有效捕捉这些动态特性，限制了其应用。
核心思路：论文提出的核心思路是结合长时间几何规划与数据驱动的预测控制，通过学习深度Koopman模型来捕捉车辆的动态特性，从而优化前后轨迹的执行。
技术框架：整体架构分为几个主要模块：首先，使用简化的关节运动学模型生成操作几何；其次，通过共享的中间状态优化前后轨迹；最后，利用深度Koopman模型进行轨迹跟踪，形成高效的模型预测控制（MPC）框架。
关键创新：最重要的技术创新在于引入深度双线性Koopman模型来捕捉车辆动态，并将其与MPC结合，实现了高效的轨迹跟踪。这一方法与传统的模型基础方法相比，能够更好地适应复杂的动态环境。
关键设计：在设计中，采用了高保真模拟生成的数据来训练Koopman模型，确保模型的准确性和可靠性。同时，MPC的执行周期设定为50毫秒，以满足实时控制的需求。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，所提出的框架在50毫秒的执行循环内实现了高精度的V型循环操作，相较于传统方法，轨迹跟踪误差显著降低，表现出更高的计算效率和实时性，证明了其在实际应用中的可行性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括建筑、矿业和农业等重型机械操作场景。通过实现轮式装载机的自主操作，可以显著提高工作效率，降低人力成本，并在复杂环境中提高安全性。未来，该技术有望推广到其他类型的重型机械，实现更广泛的自动化应用。
📄 摘要（原文）
The repeated forward-reverse maneuvers performed by wheel loaders during earthmoving operations make them well suited for automation. However, the nonlinear dynamics of articulated vehicles and complex vehicle-terrain interactions limit the effectiveness of conventional model-based approaches. This paper presents a hierarchical framework that combines long-horizon geometric planning with data-driven predictive control for autonomous wheel-loader operation. A reduced-order articulated kinematic model is used to generate the maneuver geometry, where the forward and reverse trajectories are jointly optimized through a shared intermediate state. To capture the vehicle dynamics, two data-driven deep bilinear Koopman models are learned for the forward and reverse motions using data generated from high-fidelity simulations in Algoryx Dynamics. The learned Koopman representations are subsequently incorporated into a computationally efficient model predictive control (MPC) formulation for trajectory tracking. The resulting controller operates in real time within a 50-ms execution loop. High-fidelity simulation results demonstrate that the proposed end-to-end framework enables accurate and computationally efficient execution of wheel-loader V-cycle maneuvers, providing a promising approach toward autonomous operation of articulated heavy-duty machinery.