Quattro: Transformer-Accelerated Iterative Linear Quadratic Regulator Framework for Fast Trajectory Optimization

📄 arXiv: 2504.01806v2 📥 PDF

作者: Yue Wang, Haoyu Wang, Zhaoxing Li

分类: eess.SY, cs.RO

发布日期: 2025-04-02 (更新: 2025-04-03)

💡 一句话要点

Quattro：利用Transformer加速的迭代线性二次调节器框架，实现快速轨迹优化

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 轨迹优化 迭代线性二次调节器 Transformer 模型预测控制 FPGA 机器人控制 实时控制

📋 核心要点

  1. iLQR算法在实时机器人控制中受限于其顺序计算特性，难以满足高性能要求。
  2. Quattro框架通过Transformer预测iLQR的中间矩阵，实现算法-硬件协同的并行计算。
  3. 实验表明，Quattro在多种机器人系统上实现了显著的加速和能效提升。

📝 摘要（中文）

实时最优控制是机器人领域的一个根本性挑战，特别是对于具有严格性能要求的非线性系统。作为一种代表性的轨迹优化算法，迭代线性二次调节器(iLQR)由于其固有的顺序计算特性而面临局限性，这限制了机器人系统实时控制的效率和适用性。现有的并行实现旨在克服上述局限性，但它们通常需要额外的计算迭代和高性能硬件，导致实际改进不大。本文提出了一种Transformer加速的iLQR框架Quattro，它采用算法-硬件协同设计策略来预测中间反馈和前馈矩阵。它有助于在资源受限的设备上进行有效的并行计算，而不会牺牲精度。在倒立摆和四旋翼系统上的实验表明，每次迭代的算法层面加速分别高达5.3倍和27倍。当集成到模型预测控制(MPC)框架中时，与应用传统iLQR的MPC相比，Quattro在倒立摆和四旋翼上分别实现了2.8倍和17.8倍的总体加速。Transformer推理部署在FPGA上以最大限度地提高性能，与流行的嵌入式CPU相比，实现了高达20.8倍的加速，并且比GPU降低了11倍以上的功耗，同时硬件资源开销较低。

🔬 方法详解

问题定义：iLQR算法是一种经典的轨迹优化方法，但在机器人实时控制中，其固有的串行计算方式成为瓶颈。每次迭代都需要顺序计算反馈和前馈增益，限制了并行化潜力，难以满足复杂机器人系统对快速响应的需求。现有并行化方法通常需要额外的迭代或高性能硬件，实际效果提升有限。

核心思路：Quattro的核心思路是利用Transformer模型预测iLQR迭代过程中的中间反馈和前馈矩阵。通过学习历史迭代数据，Transformer能够预测后续迭代所需的参数，从而减少了对传统iLQR顺序计算的依赖，实现了算法层面的并行化。这种方法旨在在不牺牲优化精度的前提下，显著提高计算效率。

技术框架：Quattro框架主要包含三个阶段：离线训练阶段、在线预测阶段和iLQR迭代阶段。在离线训练阶段，收集大量iLQR迭代数据，用于训练Transformer模型。在线预测阶段，Transformer模型根据当前状态预测中间矩阵。在iLQR迭代阶段，利用预测的中间矩阵进行并行计算，加速轨迹优化过程。整个框架采用算法-硬件协同设计，将Transformer推理部署在FPGA上，进一步提升性能。

关键创新：Quattro的关键创新在于将Transformer模型引入到iLQR算法中，用于预测中间反馈和前馈矩阵。与传统的并行化方法不同，Quattro通过算法层面的预测，减少了对顺序计算的依赖，实现了更高效的并行化。此外，算法-硬件协同设计，将Transformer推理部署在FPGA上，充分利用了硬件加速的优势。

关键设计：Transformer模型的网络结构是关键设计之一。论文中具体使用的Transformer结构未知，但可以推测其输入为当前状态和控制量，输出为预测的反馈和前馈矩阵。损失函数的设计也至关重要，可能包括预测矩阵与真实矩阵之间的误差，以及轨迹优化后的性能指标。此外，FPGA的硬件部署也需要仔细考虑资源利用率和计算延迟。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Quattro在倒立摆和四旋翼系统上分别实现了高达5.3倍和27倍的单次迭代加速。当集成到MPC框架中时，Quattro在倒立摆和四旋翼上分别实现了2.8倍和17.8倍的总体加速，显著优于传统的iLQR方法。此外，在FPGA上部署Transformer推理，与嵌入式CPU相比，实现了高达20.8倍的加速，并且比GPU降低了11倍以上的功耗。

🎯 应用场景

Quattro框架可广泛应用于需要实时轨迹优化的机器人控制领域，例如无人机、自动驾驶、机器人操作等。该方法能够显著提高控制系统的响应速度和计算效率，使其能够处理更复杂的任务和环境。未来，Quattro有望推动机器人技术在实时性要求高的场景中的应用，例如高速飞行、动态避障和人机协作。

📄 摘要（原文）

Real-time optimal control remains a fundamental challenge in robotics, especially for nonlinear systems with stringent performance requirements. As one of the representative trajectory optimization algorithms, the iterative Linear Quadratic Regulator (iLQR) faces limitations due to their inherently sequential computational nature, which restricts the efficiency and applicability of real-time control for robotic systems. While existing parallel implementations aim to overcome the above limitations, they typically demand additional computational iterations and high-performance hardware, leading to only modest practical improvements. In this paper, we introduce Quattro, a transformer-accelerated iLQR framework employing an algorithm-hardware co-design strategy to predict intermediate feedback and feedforward matrices. It facilitates effective parallel computations on resource-constrained devices without sacrificing accuracy. Experiments on cart-pole and quadrotor systems show an algorithm-level acceleration of up to 5.3$\times$ and 27$\times$ per iteration, respectively. When integrated into a Model Predictive Control (MPC) framework, Quattro achieves overall speedups of 2.8$\times$ for the cart-pole and 17.8$\times$ for the quadrotor compared to the one that applies traditional iLQR. Transformer inference is deployed on FPGA to maximize performance, achieving further up to 20.8$\times$ speedup over prevalent embedded CPUs with over 11$\times$ power reduction than GPU and low hardware resource overhead.