May, 2024

利用网格翼和路径跟随的火箭降落控制

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TL;DR优化火箭的降落轨迹，通过使用不同的技术来减少降落过程中的总燃料消耗。使用基于模型预测控制的 Trajectory Optimizing Path following Estimation from Demonstration 算法（TOPED）来生成最优和可行的轨迹，引入一种新的成本函数来解决类似初始状态和模型的问题，并在实践中展示 TOPED 能够在存在模型不匹配和不同初始状态的情况下良好地跟随示范轨迹。
landing trajectoryrocketfuel consumptionmodel predictive controltrajectory optimizing path following estimation from demonstration
发现论文，激发创造
  • 自动调节模型预测控制及其在生态巡航控制中的应用

    在线自动调整 MPC 控制器的方法应用于生态巡航控制系统，并通过使用道路坡度的预览来节约燃料，并且提供了动态规划和反向优化的求解方法以及神经网络的应用验证。

    Sep, 2023

  • 基于数据驱动的四轴飞行器模型预测控制

    采用高斯过程模型建模空气动力学特性，并将其并入模型预测控制器，从而实现高速无人机精确控制。

    Feb, 2021

  • 实现计算有限可重复使用火箭的稳定降落：一种量子强化学习方法

    可重复使用火箭的着陆阶段对控制系统的要求提出了新的挑战，通过整合量子强化学习技术到控制系统中，可以提高计算效率、减少内存需求，并实现更稳定和可预测的性能，成为解决可重复使用火箭场景下轻量化、内存需求较少的好方案。

    Oct, 2023

  • 基于 MPC 引导的策略搜索学习自主飞行器深度控制策略

    模型预测控制与强化学习相结合并在引导策略搜索框架下应用，通过使用机载传感器数据在训练时间内训练神经网络策略，该策略可成功地控制四旋翼飞行器的避障而无需系统完整状态知识。

    Sep, 2015

  • 结合模型预测控制和预测强化学习实现稳定的四足机器人行走

    本文研究了基于模型预测控制和强化学习控制器相结合的四足机器人稳定步态生成问题，并开发了一种融合了这两种方法的混合控制方法，其中采用一个以神经网络建模的 Q 函数形式的尾部成本算法来降低计算复杂度，并证明了我们的控制器在短时间内能够实现稳定步态，具有实时操作的能力。

    Jul, 2023

  • 基于自适应模型预测控制的轮式移动机器人控制

    本文演示了一种基于自适应模型预测控制框架的控制算法，用于引导具有未知惯性的两轮移动机器人以一定方向到达目标点，其中使用了递归最小二乘算法更新了一组标称参数。

    Jan, 2022

  • 应用 MPC - 强化学习方法的无人机路径规划考虑避障

    本文提出一种基于深度学习算法的无人机航迹规划方法，采用 LSTM-MPC 作为决策策略，并结合预测池来提高系统鲁棒性和效率，同时通过数值仿真实验验证了该方法的有效性。

    Feb, 2023

  • 可微分模型预测控制（MPC）用于端到端规划与控制

    该研究提出了一种利用模型预测控制（MPC）作为可微政策类来学习连续状态和行动空间中的强化学习的基础，通过使用控制器固定点处的凸逼近的 KKT 条件区分 MPC，从而能够学习控制器的成本和动力学，旨在提高数据效率并优于传统系统识别。

    Oct, 2018

  • 实时关注学习模型预测控制器用于现实导航

    提出一种新的隐式控制策略，即 Performer-MPC，它使用由 Performers 提供的视觉上下文嵌入进行参数化的学习代价函数，并通过联合训练代价函数和构建控制器来有效地解决对应的双层优化问题。与标准 MPC 策略相比，Performer-MPC 在杂乱环境中的目标达成率提高了 40% 以上，在人类环境中的社会指标提高了 65% 以上。

    Sep, 2022

  • 深度模型预测优化

    机器人学中的一个主要挑战是设计出能在现实世界中实现复杂和灵活行为的稳健策略。我们提出了一种名为 “Deep Model Predictive Optimization” 的方法，通过经验直接学习 MPC 优化算法的内环，针对控制问题的需求进行特定优化。通过在一个真实的四旋翼平衡轨迹跟踪任务中的评估，DMPO 在计算预算下提高了性能，并且比基线的 MPC 算法在样本数量和端到端策略训练（MFRL）方面分别提高了 27% 和 19%。此外，由于 DMPO 需要更少的样本，它还可以以 4.3 倍的内存减少实现这些效益。当我们将四旋翼暴露在带有阻力板的扰动风场中时，DMPO 能够零 - shot 调适，同时仍然优于所有基线测试结果。

    Oct, 2023