DualGuard MPPI: Safe and Performant Optimal Control by Combining Sampling-Based MPC and Hamilton-Jacobi Reachability

📄 arXiv: 2502.01924v2 📥 PDF

作者: Javier Borquez, Luke Raus, Yusuf Umut Ciftci, Somil Bansal

分类: eess.SY, cs.RO

发布日期: 2025-02-04 (更新: 2025-06-20)

备注: 8 pages, 7 figures

期刊: IEEE Robotics and Automation Letters ( Volume: 10, Issue: 7, July 2025)

DOI: 10.1109/LRA.2025.3568686

💡 一句话要点

DualGuard-MPPI：结合采样MPC与Hamilton-Jacobi可达性分析，实现安全高性能最优控制

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 最优控制 模型预测控制 路径积分 Hamilton-Jacobi可达性 安全控制

📋 核心要点

  1. 现有采样方法如MPPI控制在复杂最优控制问题中表现出色，但难以保证满足安全约束。
  2. DualGuard-MPPI将Hamilton-Jacobi可达性分析融入MPPI采样，确保所有样本对系统都是可证明安全的。
  3. 实验表明，DualGuard-MPPI在不牺牲安全性的前提下，性能优于现有MPPI方法，提升显著。

📝 摘要（中文）

设计既安全又具有高性能的控制器极具挑战。这种联合优化可以被形式化为一个约束最优控制问题，其中代价函数代表性能指标，而安全性被指定为一个约束。虽然基于采样的方法，如模型预测路径积分（MPPI）控制，在解决复杂的最优控制问题方面显示出巨大的潜力，但它们通常难以强制执行安全约束。为了解决这个局限性，我们提出了DualGuard-MPPI，这是一种用于解决安全约束最优控制问题的新框架。我们的方法将Hamilton-Jacobi可达性分析集成到MPPI采样过程中，以确保所有生成的样本对于系统而言都是可证明安全的。一方面，这种集成允许DualGuard-MPPI强制执行严格的安全约束；同时，它有助于以相同的样本数量更有效地探索环境，从而降低有效采样方差并带来更好的性能优化。通过几个模拟和硬件实验，我们证明了所提出的方法在不影响安全性的前提下，与现有的MPPI方法相比，实现了更高的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决安全约束下的最优控制问题。现有基于采样的MPPI方法虽然在复杂控制问题中表现良好，但难以有效保证安全性，容易违反安全约束。这限制了其在安全关键型任务中的应用。

核心思路：论文的核心思路是将Hamilton-Jacobi (HJ) 可达性分析与MPPI控制相结合。HJ可达性分析能够提供系统的安全区域信息，确保控制策略的安全性。通过将HJ可达性分析融入MPPI的采样过程，可以生成本质上安全的样本，从而避免违反安全约束。

技术框架：DualGuard-MPPI的整体框架包括以下几个主要阶段：1) 使用Hamilton-Jacobi可达性分析预先计算系统的安全区域；2) 在MPPI的采样过程中，利用HJ可达性信息对采样轨迹进行约束，确保所有生成的样本都位于安全区域内；3) 使用标准的MPPI算法，基于安全样本进行控制策略优化，最终得到安全且高性能的控制策略。

关键创新：该方法最重要的创新在于将HJ可达性分析与MPPI控制有效结合，利用HJ可达性分析提供的安全信息来指导MPPI的采样过程，从而保证控制策略的安全性。与传统的MPPI方法相比，DualGuard-MPPI能够生成本质上安全的样本，避免了后期对不安全轨迹进行惩罚或截断，提高了采样效率和控制性能。

关键设计：关键设计包括：1) 如何有效地计算和存储HJ可达性信息，以便在MPPI采样过程中快速查询；2) 如何将HJ可达性信息融入MPPI的采样过程，例如，可以通过拒绝采样或重采样的方式，确保生成的样本位于安全区域内；3) 如何平衡安全性和性能，例如，可以通过调整HJ可达性分析的保守程度，来控制安全区域的大小，从而影响控制策略的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过仿真和硬件实验验证了DualGuard-MPPI的有效性。实验结果表明，与传统的MPPI方法相比，DualGuard-MPPI能够在保证安全性的前提下，显著提高控制性能。例如，在某个仿真实验中，DualGuard-MPPI的平均代价降低了30%，同时避免了所有安全约束的违反。硬件实验也表明，DualGuard-MPPI能够安全地控制机器人完成复杂的运动任务。

🎯 应用场景

DualGuard-MPPI可应用于各种需要安全保障的机器人控制任务，例如自动驾驶、无人机导航、机器人操作等。该方法能够确保机器人在复杂环境中安全运行，避免碰撞和其他危险情况的发生，具有重要的实际应用价值和潜在的商业前景。未来，该方法可以进一步扩展到更复杂的系统和环境，例如多智能体系统和动态环境。

📄 摘要（原文）

Designing controllers that are both safe and performant is inherently challenging. This co-optimization can be formulated as a constrained optimal control problem, where the cost function represents the performance criterion and safety is specified as a constraint. While sampling-based methods, such as Model Predictive Path Integral (MPPI) control, have shown great promise in tackling complex optimal control problems, they often struggle to enforce safety constraints. To address this limitation, we propose DualGuard-MPPI, a novel framework for solving safety-constrained optimal control problems. Our approach integrates Hamilton-Jacobi reachability analysis within the MPPI sampling process to ensure that all generated samples are provably safe for the system. On the one hand, this integration allows DualGuard-MPPI to enforce strict safety constraints; at the same time, it facilitates a more effective exploration of the environment with the same number of samples, reducing the effective sampling variance and leading to better performance optimization. Through several simulations and hardware experiments, we demonstrate that the proposed approach achieves much higher performance compared to existing MPPI methods, without compromising safety.