Algorithmic design and implementation considerations of deep MPC

📄 arXiv: 2511.17233v1 📥 PDF

作者: Prabhat K. Mishra, Mateus V. Gasparino, Girish Chowdhary

分类: eess.SY, cs.AI

发布日期: 2025-11-21

💡 一句话要点

研究Deep MPC算法设计与实现，强调控制权限分配对性能的影响

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 深度模型预测控制 Deep MPC 模型不确定性 控制权限分配 神经网络 机器人控制 自动驾驶

📋 核心要点

  1. 传统MPC在复杂系统建模中面临挑战，难以处理模型不确定性，影响控制效果。
  2. Deep MPC通过神经网络学习模型不确定性，并与MPC协同工作，实现更鲁棒的控制。
  3. 论文通过实验验证了控制权限分配策略对Deep MPC性能的关键影响，并提供了算法设计指导。

📝 摘要（中文）

深度模型预测控制（Deep MPC）是一个新兴领域，它整合了模型预测控制和深度学习。本文重点关注一种特定方法，该方法在MPC循环中采用深度神经网络。这种方法将控制权限分配给神经网络和MPC控制器，神经网络学习模型的不确定性，而MPC处理约束。这种方法很有吸引力，因为在系统运行中收集的训练数据可用于微调神经网络，并且MPC可以防止在这些学习瞬态期间发生不安全行为。本文解释了Deep MPC的实现挑战，分配控制权限的算法方式，并认为控制权限分配不当可能导致性能不佳。通过四轮滑移转向动力学的数值实验解释了性能不佳的原因。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决传统模型预测控制（MPC）在面对复杂系统和模型不确定性时表现不佳的问题。现有方法难以准确建模复杂动力学，导致控制性能下降，甚至出现不稳定现象。特别是在系统运行过程中，模型误差会逐渐累积，影响控制效果。

核心思路：论文的核心思路是将深度学习与MPC相结合，利用神经网络学习系统中的模型不确定性，并将其融入到MPC的控制策略中。通过将控制权限合理分配给神经网络和MPC控制器，实现对不确定性的有效处理，同时保证控制系统的安全性和稳定性。神经网络负责学习和预测模型误差，MPC则负责处理约束条件和优化控制目标。

技术框架：Deep MPC的整体框架包含以下几个主要模块：1) 数据采集模块：收集系统运行过程中的状态、控制输入和输出数据；2) 神经网络训练模块：利用采集的数据训练神经网络，使其能够准确预测模型误差；3) MPC控制器设计模块：设计基于模型预测的控制器，考虑系统约束和控制目标；4) 控制权限分配模块：确定神经网络和MPC控制器在控制过程中的权重，实现协同控制；5) 系统执行模块：将控制指令作用于实际系统，并循环进行数据采集和模型更新。

关键创新：论文的关键创新在于强调了控制权限分配策略对Deep MPC性能的显著影响。不同于以往研究中简单地将神经网络作为模型预测器的替代方案，本文深入探讨了如何合理分配神经网络和MPC控制器的控制权重，以实现最佳的控制效果。论文指出，不合理的控制权限分配可能导致神经网络过度干预或MPC无法有效处理约束，从而降低系统性能。

关键设计：论文通过数值实验，研究了不同控制权限分配策略对Deep MPC性能的影响。具体而言，论文考察了神经网络预测误差的权重、MPC控制器对约束的惩罚系数等参数对控制效果的影响。此外，论文还探讨了神经网络的结构选择，例如采用前馈神经网络或循环神经网络，以及损失函数的设计，例如采用均方误差或交叉熵损失函数。这些设计细节对神经网络的学习能力和控制系统的整体性能至关重要。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过四轮滑移转向动力学的数值实验，验证了控制权限分配策略对Deep MPC性能的影响。实验结果表明，合理的控制权限分配可以显著提高系统的跟踪精度和稳定性。例如，通过调整神经网络预测误差的权重，可以使系统更好地适应模型不确定性，从而降低跟踪误差。此外，实验还表明，MPC控制器对约束的惩罚系数对系统的安全性至关重要，合理的惩罚系数可以防止系统违反约束条件。

🎯 应用场景

Deep MPC在机器人控制、自动驾驶、过程控制等领域具有广泛的应用前景。它可以用于控制具有复杂动力学和不确定性的系统，例如无人机、移动机器人、化工过程等。通过学习系统中的模型不确定性，Deep MPC可以提高控制系统的鲁棒性和适应性，使其能够在各种复杂环境下稳定运行。未来，Deep MPC有望成为智能控制领域的重要技术手段。

📄 摘要（原文）

Deep Model Predictive Control (Deep MPC) is an evolving field that integrates model predictive control and deep learning. This manuscript is focused on a particular approach, which employs deep neural network in the loop with MPC. This class of approaches distributes control authority between a neural network and an MPC controller, in such a way that the neural network learns the model uncertainties while the MPC handles constraints. The approach is appealing because training data collected while the system is in operation can be used to fine-tune the neural network, and MPC prevents unsafe behavior during those learning transients. This manuscript explains implementation challenges of Deep MPC, algorithmic way to distribute control authority and argues that a poor choice in distributing control authority may lead to poor performance. A reason of poor performance is explained through a numerical experiment on a four-wheeled skid-steer dynamics.