[論文レビュー] Optimization Based Solutions for Control and State Estimation in Non-holonomic Mobile Robots: Stability, Distributed Control, and Relative Localization

Mohamed Walid Mehrez Elrafei Mohamed Said|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2016

Robotic Path Planning Algorithms参考文献 3被引用数 10

ひとこと要約

本学位論文では、予測ホライズンの調整により終端制約や終端コストに依存せずに漸近安定性を保証するモデル予測制御（MPC）を用いて、非ホロノミック移動ロボットの最適化に基づく制御および状態推定手法を提示する。また、通信量を低減する量子化された通信を用いた分散MPCを導入し、相対測定値のみを用いた相対的局所化のための移動ホライズン推定（MHE）フレームワークを提案。実時間システムにおいて実験的に検証された。

ABSTRACT

Interest in designing, manufacturing, and using autonomous robots has been rapidly growing during the most recent decade. The main motivation for this interest is the wide range of potential applications these autonomous systems can serve in. The applications include, but are not limited to, area coverage, patrolling missions, perimeter surveillance, search and rescue missions, and situational awareness. In this thesis, the area of control and state estimation in non-holonomic mobile robots is tackled. Herein, optimization based solutions for control and state estimation are designed, analyzed, and implemented to such systems. One of the main motivations for considering such solutions is their ability of handling constrained and nonlinear systems such as non-holonomic mobile robots. Moreover, the recent developments in dynamic optimization algorithms as well as in computer processing facilitated the real-time implementation of such optimization based methods in embedded computer systems.

研究の動機と目的

• 制限付きの非線形ダイナミクス下で、リアルタイム最適化を用いて非ホロノミック移動ロボットの安定化を実現する。
• 終端制約や終端コストに依存せずに漸近安定性を保証するモデル予測制御（MPC）方式を開発する。
• 量子化された領域ベース通信と微分更新を用いて、通信負荷を低減したマルチロボットシステム（MRS）の分散制御を実現する。
• 高精度のペアロボットからの相対測定値のみを用いて、計算能力に制限のあるロボットの局所化を可能にする相対的局所化手法を設計する。
• 集中型MPCと相対的MHEを統合し、相対的センシングデータのみを用いてMRSの完全な制御と局所化を実現する。実験室のリアルタイム実験で検証された。

提案手法

• 有限時間可制御性とMPC価値関数の上限に基づく新しい安定性基準を用い、終端制約やコストに依存せずに漸近安定性を保証する。
• 閉ループ安定性を保証するための唯一の調整パラメータとして予測ホライズン長を採用し、従来の終端コストおよび制約の要件を置き換える。
• ロボットの領域を分割し、整数値に量子化して通信する新しい通信方式を用いた分散MPC（DMPC）を適用する。これにより帯域幅を大幅に削減する。
• 状態または制御入力の変化のみを送信する微分通信メカニズムを導入し、データ送信量をさらに低減する。
• ロボットペア間の相対距離および方位測定値を用いて、計算能力に制限のあるロボットの状態を推定する移動ホライズン推定（MHE）フレームワークを開発する。
• 集中型MPCと相対的MHEを統合し、相対的測定値のみを用いてMRSの全状態の制御と局所化を実現する。これにより、組み込みシステムへの実用的導入が可能になる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 非ホロノミックロボット制御におけるMPCにおいて、終端制約やコストなしに漸近安定性を保証できるか？
• RQ2 マルチロボットシステムの分散MPCにおいて、安定性と性能を維持したまま通信負荷を最小限に抑える方法は何か？
• RQ3 特に一部のロボットが計算能力に制限を受ける状況下でも、相対測定値のみを用いて相対的局所化を正確に達成できるか？
• RQ4 集中型MPCコントローラーと相対的MHEをどれだけ効果的に統合できるか。これにより、相対的センシングデータのみを用いてMRSの完全な制御と局所化を実現できるか？
• RQ5 組み込みロボットシステムにおける最適化に基づく制御と推定の実用的限界とリアルタイム実行可能性はどの程度か？

主な発見

• 非ホロノミックロボットのMPCベース制御において、適切な予測ホライズン長の選定のみで漸近安定性を保証でき、終端制約やコストの必要性が不要であることが示された。
• 分散MPCにおける提案された量子化通信方式により、データ送信量が整数値に制限され、帯域幅の使用が著しく削減されたが、システム性能は維持された。
• 微分通信メカニズムにより、変化量のみを送信するため、データ交換量がさらに削減され、大規模マルチロボットシステムにおけるスケーラビリティが向上した。
• 相対的MHEフレームワークは、高精度のペアロボットからの相対測定値のみを用いて、計算能力に制限のあるロボットの局所化に成功し、リソース制約のある環境での利用が可能になった。
• 統合されたMPC-MHEアルゴリズムにより、相対的センシングデータのみを用いてマルチロボットシステムのリアルタイム制御と局所化が実現された。実験室での実験で確認された。
• 実験的検証により、提案された最適化に基づく制御および推定フレームワークの実用性とロバスト性が、実世界の組み込みシステムにおいて裏付けられた。