最適化計算手法と問題設定の包括設計による複雑システムのモデル予測制御

使用优化计算方法和问题设置的综合设计对复杂系统进行模型预测控制

基本信息

批准号：
22H01510
负责人：
大塚敏之
金额：
$ 10.82万
依托单位：
Kyoto University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2027-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22H01510/
关键词：
制御工学最適制御非線形システム最適化

项目摘要

本研究の目的は、最適化問題の構造を変換したり活用したりすることで複雑な制御問題にもモデル予測制御（MPC）を実装可能にすることである。令和4年度には、リンクが結合されたロボットのモデル構造を活用した計算効率化手法を開発し、環境との接触や衝突を含む四脚ロボットの全身動力学を省略せず考慮するMPCの実時間実装に成功した。実機実験では、18自由度12入力を持ち運動方程式を陽に書き下すことのできないほど複雑なシステムにおいて、接触に伴うモデルの切り替えや状態のジャンプ、摩擦力や関節トルク、関節角度の制約を考慮した非線形最適制御問題を2.5ms以下の計算時間で解きMPCを実現した。しかも、実機において避けることのできないモデル化誤差やセンサノイズ、状態推定誤差の下でも失敗しない最適化計算を実現した。さらに、ロボット特有の形式で記述されたモデルからMPCの実時間最適化プログラムを自動生成するツールも開発した。並行して、より一般的な不連続性を含むハイブリッドシステムの最適制御問題に対する汎用的な数値解法にも取り組み、計算効率化の有望な方法を見いだした。また、不確かさを含む確率システムのMPCに対して、未来の不確かさに応じた制御入力の修正も考慮した最適化手法を開発し、出力フィードバックへの拡張を行った。さらに、最適化問題に含まれる関数の性質を利用した数値解法の基礎検討や、ドローンの制御への応用にも取り組み、今後の発展が期待できる成果を得た。

本研究的目的是通过改造和利用优化问题的结构，使复杂控制问题的模型预测控制（MPC）实现成为可能。 2020财年，我们将开发利用连杆机器人模型结构的计算效率方法，并将开发充分考虑四足机器人全身动力学（包括与环境的接触和碰撞）的MPC方法. 实时实施成功。在实际机器实验中，我们考虑了由于接触、状态跳跃以及摩擦力、关节扭矩和关节角度的约束而导致的模型切换，该系统非常复杂，有 12 个输入，18 个自由度，方程为我们在不到2.5ms的时间内解决了非线性最优控制问题并实现了MPC。此外，我们还实现了即使在实际机器中不可避免的建模误差、传感器噪声和状态估计误差的情况下也不会失败的优化计算。此外，我们还开发了一种工具，可以从以机器人特定格式编写的模型自动生成实时 MPC 优化程序。与此同时，我们还研究了涉及更一般不连续性的混合系统最优控制问题的通用数值解决方案，并找到了一种有前途的提高计算效率的方法。此外，对于包含不确定性的随机系统的MPC，我们开发了一种优化方法，该方法考虑了根据未来不确定性对控制输入的修改，并将其扩展到输出反馈。此外，我们还研究了利用优化问题中包含的函数性质的数值解的基础知识，并且还研究了无人机控制的应用，并获得了对未来发展有希望的结果。