不均匀地形自适应 epsilon-约束模型预测控制（MPC）用于不平地形动力学规划
机器人学
2026-05-21 v1
摘要
在不均匀地形上进行类车辆动力学规划需要同时优化路径效率和姿态稳定性等竞争目标。本文提出一种集成到模型预测控制（MPC）框架中的自适应 epsilon-约束方法，其中 epsilon 边界根据地形描述符动态调整，以实现实时探索帕累托前沿。为捕捉车辆-地形动力学，本文开发了一种半参数模型，将解析车辆动力学与基于相同地形描述符训练的稀疏高斯过程（SGP）相结合。对比 MPPI 和 GAKD 基准方法，所提 epsilon-MPC 实现了 94% 的导航成功率，最大姿态偏差降低 24%，多目标权衡质量提升 23%。
引用
@article{arxiv.2605.21188,
title = {A Terrain-Adaptive epsilon-Constraint MPC for Uneven Terrain Kinodynamic Planning},
author = {Otobong Jerome and Geesara Kalathunga and Tiago Nascimento},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.21188},
year = {2026}
}