Synchronization-Based Cooperative Distributed Model Predictive Control

📄 arXiv: 2409.10215v2 📥 PDF

作者: Julius Beerwerth, Maximilian Kloock, Bassam Alrifaee

分类: eess.SY, cs.MA, cs.RO

发布日期: 2024-09-16 (更新: 2024-11-25)

备注: This work was submitted to the Symposium on Systems Theory in Data and Optimization as an extended abstract

💡 一句话要点

提出基于同步的协同分布式模型预测控制算法，解决多智能体控制中的一致性问题。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 分布式模型预测控制 多智能体系统 协同控制 同步算法 一致性 赛博物理系统

📋 核心要点

  1. 分布式控制在多智能体系统中能降低计算复杂度，但智能体间预测的不一致性可能导致安全约束失效。
  2. 论文提出一种迭代算法，通过同步智能体间的预测状态，保证控制决策的一致性，从而避免违反安全约束。
  3. 实验在小型车辆控制中验证了算法的有效性，表明该方法能够应用于实际的赛博物理系统中。

📝 摘要（中文）

分布式控制算法相比集中式控制算法能够减少整体计算时间。然而，它们可能导致不一致的解，从而违反安全关键约束。当两个或多个智能体并发计算，同时预测彼此的控制动作时，可能会出现不一致的解。为了解决这个问题，我们提出了一种迭代算法，称为基于同步的协同分布式模型预测控制，该算法已在[1]中提出。该算法包括两个步骤：1.计算每个智能体的最优控制输入；2.同步所有智能体之间的预测状态。我们通过在我们的赛博物理移动实验室中控制多个小型车辆来证明我们算法的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决分布式模型预测控制（DMPC）中，由于各智能体并行计算和相互预测控制行为而导致的不一致性问题。这种不一致性可能导致违反安全约束，尤其是在多智能体协同任务中，例如车辆编队控制。现有DMPC方法在处理此类问题时，要么计算复杂度高，要么无法保证解的一致性。

核心思路：论文的核心思路是通过迭代同步各智能体的预测状态，从而消除因异步计算和预测误差导致的不一致性。每个智能体在计算自身最优控制输入后，会与其他智能体交换预测状态信息，并基于接收到的信息更新自身的状态预测，从而逐步逼近全局一致的解。

技术框架：该算法包含两个主要步骤：1. 最优控制输入计算：每个智能体基于自身的模型、目标和约束，利用模型预测控制（MPC）方法计算最优控制输入序列。2. 预测状态同步：各智能体交换预测的状态信息，并利用接收到的信息更新自身的预测状态。这两个步骤迭代进行，直到满足收敛条件或达到最大迭代次数。

关键创新：该算法的关键创新在于引入了同步机制，通过迭代的方式保证了分布式控制解的一致性。与传统的DMPC方法相比，该方法能够在保证安全约束的前提下，实现高效的分布式计算。

关键设计：算法的关键设计包括：1. 同步频率：同步频率决定了智能体间信息交换的频率，需要根据系统的动态特性和通信延迟进行调整。2. 收敛条件：收敛条件用于判断算法是否达到一致性解，常用的收敛条件包括预测状态的差异小于某个阈值或控制输入的改变量小于某个阈值。3. 通信协议：智能体间需要定义清晰的通信协议，以保证状态信息的正确传输和解析。

📊 实验亮点

论文通过在赛博物理移动实验室中控制多个小型车辆的实验，验证了所提出算法的有效性。实验结果表明，该算法能够在保证车辆安全距离的前提下，实现车辆的协同运动。具体的性能数据和对比基线在论文[1]中给出，但摘要中未明确提及具体的性能提升幅度。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多智能体协同控制领域，例如自动驾驶车辆编队、无人机集群控制、机器人协同搬运等。通过保证控制决策的一致性，可以提高系统的安全性和可靠性，并降低因智能体间冲突而导致的风险。该方法在智能交通、智能制造等领域具有广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Distributed control algorithms are known to reduce overall computation time compared to centralized control algorithms. However, they can result in inconsistent solutions leading to the violation of safety-critical constraints. Inconsistent solutions can arise when two or more agents compute concurrently while making predictions on each others control actions. To address this issue, we propose an iterative algorithm called Synchronization-Based Cooperative Distributed Model Predictive Control, which we presented in [1]. The algorithm consists of two steps: 1. computing the optimal control inputs for each agent and 2. synchronizing the predicted states across all agents. We demonstrate the efficacy of our algorithm in the control of multiple small-scale vehicles in our Cyber-Physical Mobility Lab.