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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。

The purpose of this study is to change the structure of optimization problems and make them applicable to complex control problems. In 2004, the MPC was successfully installed by using computational efficiency techniques to develop, environmental, and contact conflicts, including four-leg, whole-body dynamics considerations. In practice, MPC is implemented with 18 degrees of freedom, 12 entry forces, and a non-linear optimal control problem with a calculation time of less than 2.5 ms. The optimization calculation is performed under the condition that the error of the state estimation is not satisfied. This is a unique form of MPC that is automatically generated. Parallel, general, non-linear, and optimal control problems are discussed in the paper. The MPC of the present and future uncertainty control systems takes into account the optimization of the development and expansion of the output systems. In addition, we have achieved results in the basic discussion of numerical solutions that utilize the properties of the relevant numbers involved in optimization problems, the selection and integration of the control functions of the robot, and the expectation for future development.