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TinyMPC: Model-Predictive Control on Resource-Constrained Microcontrollers


Kernkonzepte
TinyMPC ist ein effizienter MPC-Löser für eingebettete Systeme, der die Struktur des MPC-Problems nutzt, um die Speichernutzung zu reduzieren und die Ausführungsgeschwindigkeit im Vergleich zu bestehenden State-of-the-Art-Lösern wie OSQP zu erhöhen.
Zusammenfassung
I. Einführung MPC ermöglicht reaktive und dynamische Online-Steuerung für Roboter. Kleine Roboter mit begrenzten Ressourcen erfordern effiziente Lösungen. II. Hintergrund LQR ist ein weit verbreiteter Ansatz für die Lösung von Steuerungsproblemen. Convex MPC erweitert die LQR-Formulierung um zusätzliche konvexe Einschränkungen. III. Der TinyMPC-Löser Kombiniert LQR und ADMM für effiziente MPC-Lösungen. Nutzt Vorrechnung und Caching, um die Ausführungsgeschwindigkeit zu erhöhen. IV. Experimente Vergleich von TinyMPC mit OSQP auf einem Mikrocontroller. Demonstration der Leistungsfähigkeit von TinyMPC auf einem Nano-Quadrotor. V. Fazit und zukünftige Arbeiten TinyMPC bietet eine effiziente Lösung für eingebettete Systeme. Zukünftige Arbeiten umfassen die Erweiterung auf Kegelbeschränkungen und die Entwicklung einer Code-Generierungsumgebung.
Statistiken
TinyMPC zeigt eine Geschwindigkeitssteigerung von fast einer Größenordnung im Vergleich zu OSQP. OSQP überschreitet schnell die Speicherbeschränkungen des Mikrocontrollers.
Zitate
"TinyMPC ist der erste auf Mikrocontrollern ausgeführte MPC-Löser, der auf einem hochdynamischen, rechenbeschränkten Robotersystem demonstriert wurde."

Wesentliche Erkenntnisse destilliert aus

by Khai Nguyen,... bei arxiv.org 03-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.16985.pdf
TinyMPC

Tiefere Untersuchungen

Wie könnte TinyMPC auf Systeme mit Kegelbeschränkungen erweitert werden?

Um TinyMPC auf Systeme mit Kegelbeschränkungen zu erweitern, könnte eine Erweiterung des Algorithmus vorgenommen werden, um die spezifischen Anforderungen von Kegelbeschränkungen zu berücksichtigen. Dies würde die Implementierung von Methoden zur Handhabung von Kegelbeschränkungen erfordern, die über die linearen und quadratischen Beschränkungen hinausgehen, die derzeit von TinyMPC unterstützt werden. Eine Möglichkeit wäre die Integration von Second-Order-Cone (SOC) Constraints, die in vielen MPC-Anwendungen zur Modellierung von Schub und Reibung verwendet werden. Durch die Erweiterung von TinyMPC auf die Handhabung von Kegelbeschränkungen könnte die Anwendung des Solvers auf eine breitere Palette von Systemen und Anwendungen ausgedehnt werden.

Welche Auswirkungen hätte die Entwicklung einer Festkomma-Version von TinyMPC?

Die Entwicklung einer Festkomma-Version von TinyMPC hätte mehrere Auswirkungen auf die Anwendbarkeit und Effizienz des Solvers. Durch die Verwendung von Festkomma-Arithmetik anstelle von Gleitkomma-Arithmetik könnte die Genauigkeit der Berechnungen beeinflusst werden. Dies könnte zu Kompromissen bei der Genauigkeit der Lösungen führen, insbesondere bei komplexen Optimierungsproblemen. Auf der positiven Seite könnte die Festkomma-Version von TinyMPC die Hardwareanforderungen reduzieren, da viele kleine Mikrocontroller keine Hardware-Unterstützung für Gleitkomma-Arithmetik bieten. Dies würde es ermöglichen, den Solver auf einer breiteren Palette von eingebetteten Systemen einzusetzen, die möglicherweise nicht über die erforderliche Hardware für Gleitkomma-Berechnungen verfügen. Darüber hinaus könnte die Festkomma-Version von TinyMPC die Rechenleistung und den Speicherbedarf weiter optimieren, was insbesondere für ressourcenbeschränkte Systeme von Vorteil wäre.

Wie könnte TinyMPC in anderen Branchen außerhalb der Robotik eingesetzt werden?

TinyMPC könnte in verschiedenen Branchen außerhalb der Robotik eingesetzt werden, die komplexe Steuerungs- und Optimierungsprobleme haben. Ein mögliches Anwendungsgebiet wäre die Automobilindustrie, insbesondere für autonome Fahrzeuge, bei denen Echtzeit-Entscheidungen und -Steuerungen erforderlich sind. TinyMPC könnte auch in der Luft- und Raumfahrt eingesetzt werden, um Flugzeugsysteme zu steuern und zu optimieren. Darüber hinaus könnte TinyMPC in der Energiebranche eingesetzt werden, um den Betrieb von Stromnetzen zu optimieren und die Energieeffizienz zu verbessern. In der Medizintechnik könnte TinyMPC zur Steuerung von medizinischen Geräten und zur Optimierung von Behandlungsprozessen eingesetzt werden. In der Fertigungsindustrie könnte TinyMPC zur Optimierung von Produktionsprozessen und zur Steuerung von Robotern und Maschinen eingesetzt werden. Insgesamt bietet TinyMPC aufgrund seiner Effizienz und Flexibilität vielfältige Anwendungsmöglichkeiten in verschiedenen Branchen außerhalb der Robotik.
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