面向安全关键与分布式的非线性预测控制器：四足机器人队的协作 locomotion
机器人学
2025-03-20 v1 最优化与控制
摘要
本文提出一种新型分层安全关键控制框架，将分布式非线性模型预测控制器 (DNMPC) 与控制栏函数 (CBF) 集成，实现多智能体四足机器人在复杂环境中的协作 locomotion。虽然基于 NMPC 的方法已被广泛采用，用于在复杂环境中实现安全约束和导航多机器人系统 (MRS)，但确保 MRS 的安全性需要基于不变集概念的形式化定义。CBF 通常通过规划层的二次规划 (QP) 实现，提供形式化安全保证。然而，其零控制时域限制了其在固有不稳定、非线性且受约束的四足机器人模型中进行长程轨迹规划的有效性。此外，将 CBF 集成到针对四足机器人队等复杂 MRS 的实时 NMPC 仍属探索性研究。本文开发了计算高效的分布式 NMPC 算法，将 CBF 基于的碰撞安全保证纳入一致性协议中，实现在干扰和粗糙地形条件下的安全协作 locomotion 的更长规划时域。DNMPC 生成的最优轨迹将通过全阶非线性全身控制器在低层进行跟踪。本文通过大量数值仿真（最多四台 Unitree A1 机器人）和硬件实验（两台 A1 机器人遭遇外部推力、粗糙地形和不确定障碍信息）进行验证。比较分析表明，本文提出的 CBF 基于 DNMPC 比conventional NMPC（无 CBF 约束）的成功率高出 27.89%。
引用
@article{arxiv.2503.14656,
title = {Safety-Critical and Distributed Nonlinear Predictive Controllers for Teams of Quadrupedal Robots},
author = {Basit Muhammad Imran and Jeeseop Kim and Taizoon Chunawala and Alexander Leonessa and Kaveh Akbari Hamed},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.14656},
year = {2025}
}