LLA-MPC on Embedded Hardware: Rapid Adaptive Control with Thousands of Parallel Models

📄 arXiv: 2610.03616v1 📥 PDF

作者: Henry Z. Liao, Maitham F. AL-Sunni, John M. Dolan

分类: cs.RO, eess.SY

发布日期: 2026-10-02

备注: This work has been accepted in the Sim2Real and Classical Control: From Rigorous Theory to Data-Driven Robotics Workshop at the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026), Pittsburgh, PA, USA

💡 一句话要点

提出LLA-MPC以解决实时自适应控制问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 自适应控制 模型预测控制 实时系统 嵌入式硬件 动态环境 系统识别 高效算法

📋 核心要点

  1. 现有的自适应控制方法在动态环境下的实时性能不足，尤其是在模型固定的情况下。
  2. 本文提出的LLA-MPC框架通过在线评估多个候选模型，实现了快速自适应控制，适应性更强。
  3. 实验结果表明，LLA-MPC在低摩擦轮胎和变化表面条件下，能够成功完成高速跟踪任务，超越了传统固定模型的表现。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种通用的回顾与前瞻自适应模型预测控制（LLA-MPC）实现方案，这是一个无学习框架，旨在实时快速进行系统识别与控制。原始公式仅在仿真中展示，且模型结构固定。我们的实现具有模块化动力学和积分器，并在F1TENTH平台上验证了其在计算受限和状态估计噪声下的有效性。该系统通过实时评估成千上万的候选模型在线识别轮胎参数。针对低摩擦轮胎在不同表面上的实验表明，LLA-MPC能够完成固定模型失败的高速跟踪任务。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有自适应控制方法在动态环境中实时性能不足的问题，尤其是固定模型在复杂条件下的局限性。

核心思路：LLA-MPC通过实时评估成千上万的候选模型，在线识别系统参数，避免了传统方法对模型的依赖，从而实现更灵活的控制策略。

技术框架：该方法的整体架构包括模块化动力学模型、积分器和实时模型评估模块。系统在嵌入式计算平台上运行，能够在计算资源受限的情况下进行高效控制。

关键创新：最重要的创新在于无学习的自适应控制框架，能够在实时条件下快速适应环境变化，显著提高了控制系统的鲁棒性。

关键设计：在设计中，系统采用了动态模型选择机制，结合了噪声估计和状态反馈，确保了在不确定环境下的稳定性和准确性。具体的参数设置和损失函数设计未在摘要中详细说明，需参考原文获取更多信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，LLA-MPC在低摩擦轮胎和不同表面条件下的高速跟踪任务中表现优异，成功完成了传统固定模型无法实现的任务。具体性能数据和对比基线在实验中得到了充分验证，展示了显著的提升幅度。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、无人机控制和机器人导航等动态环境中的实时控制任务。通过提高自适应控制的效率和鲁棒性，LLA-MPC有望在复杂和变化的环境中实现更高的自动化水平，推动智能交通和智能制造的发展。

📄 摘要（原文）

We present a generalized implementation of Look-Back and Look-Ahead Adaptive Model Predictive Control (LLA-MPC), a learning-free framework for real-time, rapid adaptive system identification and control. The original formulation was demonstrated only in simulation, for autonomous racing with a fixed model structure. Our implementation has modular dynamics and integrators, and we validate it on the F1TENTH platform under constrained computation and noisy state estimation. The system identifies tire parameters online by evaluating thousands of candidate models in real time on an embedded computer. Experiments with low-friction tires across changing surfaces show that LLA-MPC completes high-speed tracking tasks where a fixed nominal model fails. Code, videos, and our related work are available at: https://lla-control.github.io.