Physics-Informed Neural Optimal Control for Precision Immobilization Technique in Emergency Scenarios

📄 arXiv: 2604.05758v1 📥 PDF

作者: Yangye Jiang, Jiachen Wang, Daofei Li

分类: eess.SY, cs.RO

发布日期: 2026-04-07

💡 一句话要点

提出基于物理信息神经网络的最优控制框架以解决紧急情况下的精准固定技术问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 精准固定技术 神经网络 最优控制 模型预测控制 物理信息 知识蒸馏 交通安全

📋 核心要点

  1. 现有的精准固定技术在自动化过程中面临高度非线性碰撞动力学和实时计算的挑战，限制了其应用效果。
  2. 本文提出了一种基于PicoPINN的神经最优控制框架，结合分层决策和模型预测控制来优化PIT的执行。
  3. 实验结果表明，添加上层规划层后，PIT成功率从63.8%提升至76.7%，并且PicoPINN显著减少了参数数量，提升了控制精度。

📝 摘要（中文）

精准固定技术（PIT）是一种潜在的有效干预措施，用于应对失控车辆的紧急情况，但其自动化面临高度非线性碰撞动力学、严格的安全约束和实时计算要求的挑战。本文提出了一种以PIT为导向的神经最优控制框架，基于PicoPINN（规划信息紧凑物理信息神经网络），该网络通过知识蒸馏、分层参数聚类和基于关系矩阵的参数重构获得。构建了分层神经最优控制问题架构，其中上层虚拟决策层在场景约束下生成PIT决策包，下层耦合模型预测控制层执行交互感知控制。通过构建PIT场景数据集进行评估，结果显示上层规划层将PIT成功率从63.8%提升至76.7%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决精准固定技术在紧急情况下的自动化控制问题，现有方法在处理高度非线性碰撞动力学和实时计算方面存在显著不足。

核心思路：提出了一种基于物理信息的神经网络框架，通过知识蒸馏和参数重构来优化模型，增强其在复杂场景下的决策能力。

技术框架：整体架构包括上层虚拟决策层和下层耦合模型预测控制层，上层负责生成决策包，下层执行具体控制策略。

关键创新：最重要的创新在于引入PicoPINN作为紧凑的物理信息神经网络，显著减少了参数数量并提高了模型的学习效率。

关键设计：在网络结构上，采用了分层参数聚类和关系矩阵重构技术，损失函数设计考虑了安全约束和实时性要求，以确保控制策略的有效性。

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📊 实验亮点

实验结果显示，添加上层规划层后，PIT成功率从63.8%提升至76.7%。同时，PicoPINN将原始PINN的参数数量从8965减少至812，并在学习的代理模型中实现了最小的平均航向误差（0.112弧度）。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括紧急车辆控制、自动驾驶系统和智能交通管理等。通过提高精准固定技术的自动化水平，可以在紧急情况下更有效地控制失控车辆，降低事故风险，提升公共安全。未来，该技术有望在更广泛的交通场景中得到应用，推动智能交通系统的发展。

📄 摘要（原文）

Precision Immobilization Technique (PIT) is a potentially effective intervention maneuver for emergency out-of-control vehicle, but its automation is challenged by highly nonlinear collision dynamics, strict safety constraints, and real-time computation requirements. This work presents a PIT-oriented neural optimal-control framework built around PicoPINN (Planning-Informed Compact Physics-Informed Neural Network), a compact physics-informed surrogate obtained through knowledge distillation, hierarchical parameter clustering, and relation-matrix-based parameter reconstruction. A hierarchical neural-OCP (Optimal Control Problem) architecture is then developed, in which an upper virtual decision layer generates PIT decision packages under scenario constraints and a lower coupled-MPC (Model Predictive Control) layer executes interaction-aware control. To evaluate the framework, we construct a PIT Scenario Dataset and conduct surrogate-model comparison, planning-structure ablation, and multi-fidelity assessment from simulation to scaled by-wire vehicle tests. In simulation, adding the upper planning layer improves PIT success rate from 63.8% to 76.7%, and PicoPINN reduces the original PINN parameter count from 8965 to 812 and achieves the smallest average heading error among the learned surrogates (0.112 rad). Scaled vehicle experiments are further used as evidence of control feasibility, with 3 of 4 low-speed controllable-contact PIT trials achieving successful yaw reversal.