基於變換器的模型預測控制：透過序列建模進行軌跡優化

แนวคิดหลัก

本文提出了一種將基於變換器的序列模型與模型預測控制（MPC）相結合的框架，以有效解決機器人軌跡優化問題，並透過預訓練和微調策略提高了計算效率和魯棒性。

บทคัดย่อ

論文概述
本論文介紹了一種基於變換器的模型預測控制（MPC）框架，用於機器人軌跡優化。該方法結合了基於優化的控制方法和基於學習的方法的優點，利用變換器模型生成接近最優的軌跡，作為非凸優化問題的初始猜測或目標計劃。
研究背景
軌跡生成是實現可靠機器人自主性的關鍵，傳統的基於數值優化的軌跡優化方法存在計算複雜度高、依賴初始化、缺乏魯棒性等問題。近年來，機器學習（ML）方法在軌跡生成問題上的應用日益增多，但其對分佈變化敏感，且在高維動作空間中表現不佳。
研究方法
本論文提出的框架主要包含兩個步驟：

離線預訓練： 首先，透過重複求解具有隨機初始條件和目標狀態的軌跡優化問題，生成包含最優軌跡和放鬆約束後的軌跡的數據集。然後，利用該數據集訓練變換器模型，使其能夠生成接近最優的狀態和控制序列。
線上微調： 為了提高模型在閉環執行時的性能，採用基於 DAGGER 算法的迭代微調策略。具體而言，在模擬環境中，利用變換器模型與環境交互，並根據專家策略（即求解完整軌跡優化問題）提供的修正信息更新模型參數。

在 MPC 推理過程中，變換器模型用於生成短時域內的軌跡預測，並將預測的終止狀態作為終止成本函數的輸入，以引導 MPC 求解器找到與長時域目標一致的解。
實驗結果
論文在三個軌跡優化問題上驗證了所提框架的有效性：

航天器交會和接近操作： 與基於放鬆約束的 MPC 方法相比，該框架在成本、運行時間和收斂速度方面均有顯著提升。
四旋翼飛行器控制： 在避障導航任務中，該框架能夠在保持較低計算成本的同時，生成與長時域規劃方法性能相當的軌跡。
自由飛行器測試平台： 在真實世界的機器人平台上進行的實驗表明，該框架能夠生成平滑、高效的軌跡，並在避障性能和推進劑消耗方面優於傳統方法。

主要貢獻
本論文的主要貢獻包括：

提出一種結合離線學習和線上優化的框架，用於 MPC 中的高效軌跡生成。
研究了框架內的設計和學習策略，評估了微調對 MPC 執行效果的影響，以及學習終止成本函數對減輕短時域 MPC 固有缺陷的益處。
透過模擬和真實世界的實驗，證明了該框架能夠顯著提高現有軌跡優化方法的性能，並具有良好的實用價值。
未來方向
未來的工作包括：

將該框架擴展到多任務隨機優化問題，並採用更通用的場景和輸入表示。
研究更先進的學習策略，例如數據增強和元學習，以處理未建模的動力學和分佈外數據。
探索基於強化學習的微調策略，以進一步提高模型的性能和泛化能力。

สถิติ

與僅基於優化的方法相比，該方法可將軌跡生成性能提高多達 75%，將求解器迭代次數減少多達 45%，並在不損失性能的情況下將整體 MPC 運行時間縮短 7 倍。
在航天器交會任務中，與基於放鬆約束的 MPC 方法相比，FT-TTO-MPC 在成本上提高了 75%，迭代次數減少了 40%。
在四旋翼飛行器控制任務中，FT-TTO-MPC 在成本上提高了 20%，迭代次數減少了 10%。
在自由飛行器測試平台上，FT-TTO-MPC 在保持與長時域規劃方法相當的性能的同時，運行時間縮短了 7 倍。

ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญจาก

Transformer-based Model Predictive Control: Trajectory Optimization via Sequence Modeling

by Davide Celes... ที่ arxiv.org 11-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.23916.pdf

สอบถามเพิ่มเติม

如何將該框架擴展到更複雜的場景，例如多機器人協同、動態障礙物避障等？

將此框架擴展到更複雜的場景，例如多機器人協同和動態障礙物避障，需要克服幾個挑戰：
1. 狀態空間和動作空間的擴展：

多機器人協同： 狀態空間需要包含所有機器人的狀態信息，動作空間需要包含所有機器人的控制指令。這會導致狀態空間和動作空間的維度急劇增加，增加訓練難度。
動態障礙物避障： 狀態空間需要包含動態障礙物的狀態信息，例如位置、速度等。這需要更複雜的感知和預測算法來獲取和預測動態障礙物的運動軌跡。
2. 獎勵函數的設計：

多機器人協同： 獎勵函數需要考慮多個機器人的協同目標，例如隊形保持、任務分配等。這需要設計更複雜的獎勵函數來平衡個體目標和整體目標。
動態障礙物避障： 獎勵函數需要考慮動態障礙物的避障成本，例如與障礙物的最小距離、避障軌跡的平滑度等。
3. 訓練數據的獲取：

多機器人協同： 獲取高質量的多機器人協同訓練數據成本高、難度大。可以使用仿真環境生成訓練數據，但需要確保仿真環境的真實性和多樣性。
動態障礙物避障： 獲取包含動態障礙物的訓練數據更加困難。可以考慮使用強化學習算法在真實環境中進行訓練，但需要設計安全的探索策略。
針對以上挑戰，可以採取以下措施：

分散式控制架構： 將多機器人系統分解成多個子系統，每個子系統負責控制一個或多個機器人。這樣可以降低狀態空間和動作空間的維度，簡化訓練過程。
基於圖神經網絡的建模： 使用圖神經網絡來建模多機器人系統或動態環境，可以有效地處理複雜的交互關係。
模仿學習和強化學習的結合： 可以使用模仿學習算法從專家演示中學習初始策略，然後使用強化學習算法在真實環境中進行微調，提高策略的性能和魯棒性。

該框架的魯棒性如何？在存在模型誤差、傳感器噪聲等不確定性因素的情況下，其性能會受到多大影響？

該框架的魯棒性是一個重要的問題。在存在模型誤差、傳感器噪聲等不確定性因素的情況下，其性能會受到一定程度的影響。
1. 模型誤差：

框架中使用的系統動力學模型 f(x, u) 通常是真實系統的近似，模型誤差會導致預測軌跡與真實軌跡的偏差，影響控制性能。
解決方案：

使用更精確的系統動力學模型。
在訓練過程中加入模型誤差，提高模型對模型誤差的魯棒性。
使用自適應控制方法，在線估計和補償模型誤差。
2. 傳感器噪聲：

傳感器噪聲會導致狀態估計的誤差，進而影響控制器的性能。
解決方案：

使用更精確的傳感器或多傳感器融合技術，降低傳感器噪聲。
在訓練過程中加入傳感器噪聲，提高模型對傳感器噪聲的魯棒性。
使用魯棒控制方法，降低控制器對狀態估計誤差的敏感性。
3. 其他不確定性因素：

環境擾動、參數變化等其他不確定性因素也會影響控制器的性能。
解決方案：

使用魯棒控制方法，提高控制器對不確定性因素的魯棒性。
使用自適應控制方法，在線調整控制器參數，適應環境變化。
總體而言，該框架的魯棒性受到模型誤差、傳感器噪聲等不確定性因素的影響。 為了提高魯棒性，需要採取一系列措施，例如使用更精確的模型、加入噪聲和誤差進行訓練、使用魯棒控制和自適應控制方法等。

除了軌跡優化，該框架還可以應用於哪些其他機器人控制問題？例如，運動規劃、任務規劃等。

除了軌跡優化，該框架還可以應用於其他機器人控制問題，例如：
1. 運動規劃 (Motion Planning):

傳統方法： 基於搜索的算法 (如 RRT, A*) 或基於優化的算法。
Transformer 的應用： 將環境信息和機器人狀態編碼成序列數據，訓練 Transformer 模型預測可行的運動軌跡，作為運動規劃器的初始解或指導搜索方向，提高規劃效率。
2. 任務規劃 (Task Planning):

傳統方法： 基於邏輯推理的規劃器 (如 STRIPS, PDDL) 或基於狀態空間搜索的規劃器。
Transformer 的應用： 將任務目標和環境信息編碼成序列數據，訓練 Transformer 模型預測可行的任務執行順序或動作序列，作為任務規劃器的初始解，提高規劃效率。
3. 控制策略學習 (Control Policy Learning):

傳統方法： 強化學習算法 (如 Q-learning, DDPG)。
Transformer 的應用： 將狀態信息和獎勵信號編碼成序列數據，訓練 Transformer 模型直接預測控制策略，例如輸出連續動作或離散動作的概率分佈。
4. 軌跡預測 (Trajectory Prediction):

傳統方法： 卡爾曼濾波、粒子濾波等。
Transformer 的應用： 將歷史軌跡信息編碼成序列數據，訓練 Transformer 模型預測未來時刻的狀態，例如預測行人、车辆的運動軌跡，為機器人導航和避障提供依據。
總之，該框架的核心思想是利用 Transformer 模型强大的序列建模能力，將機器人控制問題轉化為序列預測問題。 這為解決各種機器人控制問題提供了新的思路和方法。