GPU上的并行分支模型预测控制
系统与控制
2025-06-17 v1 机器人学
系统与控制
摘要
本文提出了一种用于分支模型预测控制问题的并行GPU加速求解器。基于迭代LQR方法，我们的求解器利用树稀疏结构，并使用并行扫描算法实现时间并行性。因此，所提出的求解器可在预测视界和场景之间同时实现并行化。此外，我们利用增广拉格朗日法处理一般不等式约束。我们在两个自动驾驶应用中，将我们的求解器与最先进的数值求解器进行了比较。数值结果表明，与基于CPU的求解器相比，我们的求解器在短视界和小规模树问题上具有竞争力，而在大规模问题上优于其他求解器。
引用
@article{arxiv.2506.13624,
title = {Parallel Branch Model Predictive Control on GPUs},
author = {Luyao Zhang and Chenghuai Lin and Sergio Grammatico},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.13624},
year = {2025}
}
备注
12 pages, 9 figures