입력 지연 없는 매끄러운 계산: 로봇 조작기 계획을 위한 강력한 튜브 기반 모델 예측 제어

모델 예측 제어(MPC)는 목표 최적화와 제약 조건 충족에서 놀라운 능력을 발휘하였습니다. 그러나 각 트리거 순간에 최적 제어 문제(OCP)를 해결하는 데 수반되는 상당한 계산 부담은 상태 샘플링과 제어 적용 사이에 중요한 지연을 초래합니다. 이러한 지연은 복잡한 작업에 참여할 때 자원이 제한된 시스템에서 MPC의 실용성을 제한합니다. 이 문제를 해결하기 위한 직관은 후속 상태를 예측하여 제어기가 OCP를 한 단계 미리 해결할 수 있게 함으로써 다음 동작의 지연을 피하는 것입니다. 이를 위해 우리는 실제 시스템 상태와 명목 상태 간의 편차를 계산하고, 임박한 OCP 솔루션을 위한 초기 조건으로 다가오는 실제 상태를 예측합니다. 예측 계산은 현재 명목 상태에 기반하여 최적 제어를 저장하여 지연 효과를 완화합니다. 또한 우리는 비선형 시스템을 효과적으로 선형화하여 선형화 오차에 대한 상한선을 설정하고 OCP 복잡성을 줄이며 응답 속도를 향상시킵니다. 우리는 두 개의 수치 시뮬레이션과 해당하는 실제 세계 로봇 작업을 통한 실증 검증을 제공하여, 전통적인 시간 기반 MPC 전략과 비교할 때 제안한 접근법의 매끄러운 통합으로부터 비롯된 상당한 성능 향상과 응답 속도 증가(최대 90%)를 보여줍니다.