[論文レビュー] L1-Adaptive MPPI Architecture for Robust and Agile Control of Multirotors

Jintasit Pravitra, Kasey A. Ackerman+3 more|arXiv (Cornell University)|Mar 31, 2020

Advanced Control Systems Optimization参考文献 22被引用数 21

ひとこと要約

本論文は、リアルタイム非線形軌道計画にModel Predictive Path Integral Control (MPPI)を組み合わせ、モデル不確実性に対する耐性を高めるためにL1適応制御を統合したL1-adaptive MPPIアーキテクチャを提案する。L1制御器は名目モデルと真の動的特性の不一致を補償し、質量変化、慣性のずれ、推力低下などの摂動に対しても、シミュレーション上での安定的かつ俊敏なマルチローター飛行を可能にする。極端な条件下でも、成功確率の大幅な向上とラップタイムの短縮が達成された。

ABSTRACT

This paper presents a multirotor control architecture, where Model Predictive Path Integral Control (MPPI) and L1 adaptive control are combined to achieve both fast model predictive trajectory planning and robust trajectory tracking. MPPI provides a framework to solve nonlinear MPC with complex cost functions in real-time. However, it often lacks robustness, especially when the simulated dynamics are different from the true dynamics. We show that the L1 adaptive controller robustifies the architecture, allowing the overall system to behave similar to the nominal system simulated with MPPI. The architecture is validated in a simulated multirotor racing environment.

研究の動機と目的

• モデル不確実性下における俊敏なマルチローター飛行におけるロバストな軌道追従の課題に取り組む。
• 実際の動的特性と異なるシミュレーテッド動的特性の下で、MPPIの本質的な脆さを克服する。
• MPPIの耐性を損なわず、L1適応制御を補助制御として統合し、ロバスト性を確保する。
• 不完全な動的モデルを有する複雑な環境下でも、信頼性の高い高速マルチローター走破を可能にする。
• 質量および慣性の変化、推力低下、持続的摂動といった極端な摂動下でのアーキテクチャの有効性を実証する。

提案手法

• GPUアクセラレーションを活用したサンプリングにより、リアルタイムで最適な軌道とフィードフォワード制御を生成する非線形モデル予測制御としてのMPPIを用いる。
• アライメント誤差の補正と追従性能の向上を目的に、幾何的制御とクaternionベースのPDを用いたベースライン制御器を実装する。
• MPPIと同一の名目動的特性を用いて、モデル不確実性を予測・補償するL1適応制御器を導入する。
• MPPIの名目動的特性と一致する状態予測器をL1制御器に設計し、不一致動的特性に対する一貫した補償を保証する。
• MPPIが生成した制御入力を補助制御としてL1制御器に適用し、未モデル化された摂動に対するリアルタイム適応を可能にする。
• 4×4伝達関数と状態空間設計を用いて、高速適応性、ロバスト性、予測可能性に優れた過渡応答を得るためのL1制御器を調整する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 L1適応制御は、マルチローター系におけるモデル不確実性下でMPPIベースの軌道計画の耐性を効果的に高めることができるか？
• RQ2 50％の質量増加や100％の慣性モーメント増加といった極端な摂動下で、L1-adaptive MPPIアーキテクチャはどのように性能を示すか？
• RQ3 MPPI単体と比較して、L1補助制御は高速マルチローター走破におけるミッション成功確率とラップタイムに改善をもたらすか？
• RQ4 推力低下や鼻上向きピッチモーメントのような持続的摂動の影響を、L1制御器はどの程度軽減できるか？
• RQ5 名目動的特性が真の動的特性と一致しない状況、特にリアルタイム再計画シナリオ下でも、L1-adaptive MPPIアーキテクチャは性能を維持できるか？

主な発見

• L1-adaptive MPPIアーキテクチャは、MPPI単体と比較して、すべてのテストケースで平均ラップタイムを短縮した。特に極端な摂動下で顕著な改善が見られた。
• 50％の質量増加と0.1 Nmの鼻上ピッチモーメントが加わった状況では、L1補助システムは100％の成功確率を達成したが、MPPI単体では15回中全失敗であった。
• 推力40％低下の状況では、L1補助システムは15回中全成功であったのに対し、MPPI単体は完全に失敗した。これは極めて重要な耐性の向上を示している。
• L1制御器は、大規模な慣性および質量変化を含む5つの摂動シナリオすべてにおいて、レースコースを安全に飛行可能な状態に保った。
• 真の動的特性が名目モデルから著しく逸脱しても、安定した軌道追従と、最大50 Hzの高速再計画を維持した。
• MPPIの高速かつ複雑なコスト関数に基づく軌道計画と、L1のリアルタイム適応の組み合わせにより、モデル・プラント不一致が存在しても、名目シミュレーションと類似した制御挙動を実現した。