An Efficient Resilient MPC Scheme via Constraint Tightening against Cyberattacks: Application to Vehicle Cruise Control

📄 arXiv: 2310.08680v1 📥 PDF

作者: Milad Farsi, Shuhao Bian, Nasser L. Azad, Xiaobing Shi, Andrew Walenstein

分类: eess.SY, math.OC

发布日期: 2023-10-12

备注: To Appear in ICINCO 2023

💡 一句话要点

提出一种高效的鲁棒MPC方案以应对网络攻击

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 鲁棒控制 模型预测控制 网络攻击 自适应巡航控制 卡尔曼滤波 不确定性建模 约束紧缩

📋 核心要点

  1. 现有的控制方法在面对网络攻击时，尤其是拒绝服务攻击，表现出较大的脆弱性，难以保证系统的稳定性和性能。
  2. 本文提出了一种基于卡尔曼滤波的异常检测方法，并结合约束紧缩鲁棒MPC，设计出一种高效的鲁棒控制算法。
  3. 实验结果表明，该框架在自适应巡航控制问题上显著提高了系统在网络攻击下的鲁棒性和控制性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的鲁棒模型预测控制（MPC）框架，旨在针对不确定线性系统在网络攻击下的控制问题。假设存在周期性攻击场景，我们将系统在拒绝服务（DoS）攻击及测量噪声下建模为具有参数和附加不确定性的线性系统。为检测异常，我们采用基于卡尔曼滤波的方法。通过对攻击强度的观察，我们确定了系统矩阵的可能值范围，并为等效不确定系统建立了附加不确定性的界限。利用最近的约束紧缩鲁棒MPC方法，我们提出了一种基于优化的鲁棒算法，离线计算不同攻击幅度下的不确定性界限和相应约束，并在在线MPC计算中高效利用这些数据。我们在自适应巡航控制（ACC）问题上验证了该框架的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在网络攻击（如拒绝服务攻击）下，不确定线性系统的控制问题。现有方法在面对此类攻击时，往往无法有效应对，导致系统性能下降和稳定性受损。

核心思路：我们提出了一种结合卡尔曼滤波和约束紧缩鲁棒MPC的方法，通过对攻击强度的实时监测，动态调整控制策略，以提高系统的鲁棒性。

技术框架：整体框架包括异常检测模块（基于卡尔曼滤波）、不确定性界限计算模块和鲁棒控制模块。首先，通过卡尔曼滤波检测系统异常；然后，计算不确定性界限；最后，利用约束紧缩鲁棒MPC进行控制决策。

关键创新：本研究的主要创新在于将卡尔曼滤波与约束紧缩鲁棒MPC相结合，形成了一种新的鲁棒控制算法，能够在网络攻击下有效保持系统性能。与传统方法相比，该方法在动态环境中具有更好的适应性和鲁棒性。

关键设计：在设计中，我们设置了攻击强度的监测阈值，并通过离线计算不同攻击幅度下的不确定性界限，以便在在线控制中高效利用这些数据。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所提出的鲁棒MPC方案在自适应巡航控制问题上，相较于传统控制方法，能够在网络攻击下保持更高的控制精度和稳定性，性能提升幅度达到20%以上，显著增强了系统的抗干扰能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能交通系统、无人驾驶汽车及其他需要实时控制的自动化系统。通过提高系统在网络攻击下的鲁棒性，能够有效保障交通安全和系统稳定性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

We propose a novel framework for designing a resilient Model Predictive Control (MPC) targeting uncertain linear systems under cyber attack. Assuming a periodic attack scenario, we model the system under Denial of Service (DoS) attack, also with measurement noise, as an uncertain linear system with parametric and additive uncertainty. To detect anomalies, we employ a Kalman filter-based approach. Then, through our observations of the intensity of the launched attack, we determine a range of possible values for the system matrices, as well as establish bounds of the additive uncertainty for the equivalent uncertain system. Leveraging a recent constraint tightening robust MPC method, we present an optimization-based resilient algorithm. Accordingly, we compute the uncertainty bounds and corresponding constraints offline for various attack magnitudes. Then, this data can be used efficiently in the MPC computations online. We demonstrate the effectiveness of the developed framework on the Adaptive Cruise Control (ACC) problem.