[論文レビュー] acados: a modular open-source framework for fast embedded optimal control

Robin Verschueren, Gianluca Frison+8 more|arXiv (Cornell University)|Oct 30, 2019

Advanced Control Systems OptimizationEngineering被引用数 19

ひとこと要約

acados は、BLASFEO を介した高性能な線形代数を用いて、効率的な非線形モデル予測制御（NMPC）および移動平均推定（MHE）ソルバを実装するモジュラーでオープンソースのフレームワークであり、組み込み CPU で 10ms 未満の計算時間でリアルタイム性能を達成する。正確なヘッセ行列を用いた SQP と凸化、構造を活用する積分法を組み合わせることで、最新の手法よりも高速かつより安定した NMPC を実現する。

ABSTRACT

This paper presents the acados software package, a collection of solvers for fast embedded optimization intended for fast embedded applications. Its interfaces to higher-level languages make it useful for quickly designing an optimization-based control algorithm by putting together different algorithmic components that can be readily connected and interchanged. Since the core of acados is written on top of a high-performance linear algebra library, we do not sacrifice computational performance. Thus, we aim to provide both flexibility and performance through modularity, without the need to rely on automatic code generation, which facilitates maintainability and extensibility. The main features of acados are: efficient optimal control algorithms targeting embedded devices implemented in C, linear algebra based on the high-performance BLASFEO library, user-friendly interfaces to Matlab and Python, and compatibility with the modeling language of CasADi. acados is free and open-source software released under the permissive BSD 2-Clause license.

研究の動機と目的

• 自動コード生成を避けることで、組み込み最適制御ソフトウェアにおける性能と柔軟性のトレードオフを解消すること。
• リソース制限のある組み込みシステムで、ミリ秒単位の計算時間でリアルタイム NMPC および MHE を実現すること。
• 計算効率を犠牲にせずに、高性能で拡張可能で保守可能なフレームワークを提供すること。
• モジュラーなコンponents と Python や MATLAB へのインターフェースを通じて、柔軟なアルゴリズム構成を可能にすること。
• ハードウェアインザループ実験を通じて、正確なヘッセ行列を用いた SQP 法がリアルタイム応用で実現可能であることを示すこと。

提案手法

• 自動コード生成なしに、コア計算を高速化するため、高性能な線形代数バックエンドとして BLASFEO を使用する。
• NMPC および MHE における効率的なマルチショーティングを実現するため、構造を活用する積分法（GNSF-IRK）を実装する。
• 正確なヘッセ行列を用いた SQP 法を実行可能にするために、ヘッセ行列の凸化を導入し、計算オーバーヘッドを最小限に抑える。
• 部分的コンデンシングと、各ショーティング区間における状態／制御変数の次元の可変性をサポートし、モデルの柔軟性を向上させる。
• 自動微分とモデリングのための CasADi へのインターフェースを提供するとともに、Python および MATLAB へのインターフェースを提供し、迅速なプロトタイピングを可能にする。
• 問題の構造とハードウェアターゲットに最適化された QP ソルバとして HPIPM を採用する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 自動コード生成に依存しないモジュラーでオープンソースのフレームワークが、組み込み最適制御においてリアルタイム性能を達成できるか？
• RQ2 組み込み最適化において、コード生成と比較して BLASFEO を線形代数バックエンドとして使用した場合の速度とメモリ効率はどの程度か？
• RQ3 凸化と効率的な線形代数を用いることで、正確なヘッセ行列を用いた SQP 法をリアルタイム NMPC に実用化できるか？
• RQ4 dSPACE MicroAutoboxII などの産業用組み込みプラットフォームにおける NMPC の実現可能な計算時間はどの程度か？
• RQ5 速度と安定性の観点で、acados は他の組み込み最適化パッケージと比較してどの程度の性能を示すか？

主な発見

• dSPACE MicroAutoboxII（900 MHz PowerPC）上では、acados が 10ms 未満の計算時間を達成しており、これは 50ms のサンプリング周期の 5 倍速い。
• ヘッセ行列の凸化により、正確なヘッセ行列を用いた SQP 法のリアルタイム実現が実証され、反復ごとの追加コストはわずかでありながら、グローバル収束を可能にした。
• ハードウェアインザループ実験では、アクティブな制約とリファレンスの変更に対応しながら、ブースト圧力の安定した、オscillation のない追従制御が実現された。
• 制約の活性化やリファレンスのジャンプ時に計算時間が急増するが、動的変化に対してもリアルタイム要件を満たしたまま維持された。
• dSPACE プラットフォーム上での性能はデスクトップ i7 に比べて約 3 倍遅いが、依然としてリアルタイムの範囲内であり、組み込み可能性を示した。
• 非線形ダイナミクスと制約を高精度で扱える点を除き、acados は最新の組み込みソルバーよりも速度と安定性の面で優れていた。