Effiziente Codegenerierung für konische modellprädiktive Regelung auf Mikrocontrollern mit TinyMPC

Grunnleggende konsepter

TinyMPC, ein offener, hochgeschwindigkeitsbasierter Löser, wurde erweitert, um Beschränkungen zweiter Ordnung zu behandeln, und mit einem Codegenerierungswerkzeug ausgestattet, um die Bereitstellung auf einer Vielzahl von Mikrocontrollern zu ermöglichen. Dies ermöglicht die Ausführung von dynamischen Verhaltensweisen unter Einhaltung linearer und konischer Beschränkungen auf ressourcenbeschränkten Roboterplattformen.

Sammendrag

Die Autoren erweitern den TinyMPC-Löser, um Beschränkungen zweiter Ordnung zu unterstützen, und entwickeln ein Codegenerierungswerkzeug, um die Bereitstellung auf einer Vielzahl von Mikrocontrollern zu erleichtern.
TinyMPC ist ein offener, hochgeschwindigkeitsbasierter Löser für modellprädiktive Regelung (MPC), der speziell für den Einsatz auf ressourcenbeschränkten eingebetteten Systemen entwickelt wurde. Im Vergleich zu anderen gängigen Lösern zeichnet sich TinyMPC durch eine deutlich geringere Rechenzeit und einen kleineren Speicherbedarf aus.
Die Erweiterung von TinyMPC um die Unterstützung von Beschränkungen zweiter Ordnung ermöglicht die Anwendung von konischer MPC in einer Vielzahl von Robotikanwendungen, in denen Beschränkungen wie Reibung, Haltung und Schubkraft eine wichtige Rolle spielen.
Das Codegenerierungswerkzeug von TinyMPC vereinfacht die Bereitstellung auf verschiedenen Mikrocontrollern erheblich. Es generiert plattformspezifischen, speichereffizienten C++-Code, der keine externen Abhängigkeiten aufweist. Dieser Code kann dann direkt auf Mikrocontrollern wie dem ARM Cortex-M4 und M7 ausgeführt werden.
Die Leistungsfähigkeit von TinyMPC wird durch Experimente auf einem 27 Gramm schweren Nano-Quadrocopter, dem Crazyflie, demonstriert. TinyMPC ermöglicht es dem Quadrocopter, dynamische Verhaltensweisen unter Einhaltung linearer und konischer Beschränkungen auszuführen, wie z.B. das Ausführen einer Spirallandung oder das Regeln von Haltung und Schubvektor.
Insgesamt stellt die Erweiterung von TinyMPC um Beschränkungen zweiter Ordnung und das Codegenerierungswerkzeug einen wichtigen Fortschritt für die Ausführung von modellprädiktiver Regelung auf ressourcenbeschränkten Roboterplattformen dar.

Statistikk

Die Ausführungszeit pro Iteration von TinyMPC ist bis zu 137-mal schneller als die von ECOS und bis zu 13-mal schneller als die von SCS.
TinyMPC benötigt deutlich weniger Speicher als ECOS und SCS und kann Probleme mit einem Zeithorizont von bis zu 256 Zeitschritten lösen, während ECOS und SCS bei 64 Zeitschritten scheitern.

Sitater

"TinyMPC ist der erste MPC-Löser, der für die Ausführung auf ressourcenbeschränkten Mikrocontrollern konzipiert ist und Beschränkungen zweiter Ordnung handhabt."
"TinyMPC übertrifft bestehende eingebettete SOCP-Löser in Bezug auf Rechenzeit und Speicherverbrauch um mindestens eine Größenordnung."

Viktige innsikter hentet fra

Code Generation for Conic Model-Predictive Control on Microcontrollers with TinyMPC

by Sam Schoedel... klokken arxiv.org 03-28-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.18149.pdf

Dypere Spørsmål

Wie könnte TinyMPC für die Regelung komplexerer Robotersysteme wie humanoide Roboter oder Legged-Roboter erweitert werden?

TinyMPC könnte für die Regelung komplexerer Robotersysteme wie humanoide Roboter oder Legged-Roboter durch die Implementierung zusätzlicher Funktionalitäten erweitert werden. Zum Beispiel könnten spezifische Constraints und Dynamiken dieser Systeme berücksichtigt werden, um präzisere und effizientere Regelungen zu ermöglichen. Dies könnte die Integration von Ganzkörperdynamikmodellen, Fuß-Kontaktmodellen und spezifischen Bewegungsbeschränkungen umfassen, die für humanoide Roboter und Legged-Roboter relevant sind. Darüber hinaus könnten Algorithmen zur Pfadplanung und Hindernisvermeidung in die MPC-Formulierung integriert werden, um die Navigation in komplexen Umgebungen zu verbessern. Die Erweiterung von TinyMPC für solche Systeme erfordert eine detaillierte Modellierung und Anpassung an die spezifischen Anforderungen und Dynamiken dieser Roboter.

Wie könnte TinyMPC in Zukunft mit lernbasierten Ansätzen für modellprädiktive Regelung kombiniert werden, um die Vorteile beider Methoden zu nutzen?

In Zukunft könnte TinyMPC mit lernbasierten Ansätzen für modellprädiktive Regelung kombiniert werden, um die Vorteile beider Methoden zu nutzen. Eine Möglichkeit besteht darin, neuronale Netzwerke oder andere maschinelle Lernalgorithmen zu verwenden, um Modelle für die Systemdynamik zu erlernen oder zu verbessern. Diese gelernten Modelle könnten dann in TinyMPC integriert werden, um präzisere Vorhersagen und Regelungen zu ermöglichen. Darüber hinaus könnten lernbasierte Ansätze verwendet werden, um die Initialisierung von MPC-Parametern zu verbessern oder adaptive Regelungsstrategien zu entwickeln, die sich an sich ändernde Umgebungen anpassen können. Die Kombination von TinyMPC mit lernbasierten Ansätzen könnte die Leistungsfähigkeit des Systems verbessern und es ermöglichen, auf unvorhergesehene Situationen flexibel zu reagieren.

Welche zusätzlichen Optimierungen oder Erweiterungen von TinyMPC könnten die Leistung auf noch leistungsschwächeren Mikrocontrollern verbessern?

Um die Leistung von TinyMPC auf noch leistungsschwächeren Mikrocontrollern zu verbessern, könnten zusätzliche Optimierungen und Erweiterungen implementiert werden. Eine Möglichkeit besteht darin, spezielle Algorithmen zu entwickeln, die die Berechnungseffizienz verbessern und den Speicherbedarf reduzieren. Dies könnte die Verwendung von effizienteren numerischen Methoden, wie z.B. Approximationstechniken oder spezielle Optimierungsalgorithmen, umfassen. Darüber hinaus könnten Techniken zur Reduzierung der Rechenkomplexität implementiert werden, um die Ausführungsgeschwindigkeit zu erhöhen. Eine weitere Optimierungsmöglichkeit besteht darin, die Codegenerierung von TinyMPC weiter zu optimieren, um den generierten Code noch kompakter und effizienter zu gestalten. Durch diese Optimierungen und Erweiterungen könnte TinyMPC auch auf noch leistungsschwächeren Mikrocontrollern effektiv eingesetzt werden.