[논문 리뷰] acados: a modular open-source framework for fast embedded optimal control

Robin Verschueren, Gianluca Frison외 8명|arXiv (Cornell University)|2019. 10. 30.

Advanced Control Systems OptimizationEngineering인용 수 19

한 줄 요약

acados는 BLASFEO를 통한 고성능 선형 대수를 활용하여 효율적인 비선형 모델 예측 제어(NMPC) 및 이동 평균 추정(MHE) 솔버를 구현한 모듈러하고 오픈소스인 고속 임베디드 최적화 제어 프레임워크입니다. 정확한 헤시안을 사용하는 순차적 순환제약법(SQP)과 볼록화 기법, 구조를 고려한 적분기법을 통해 기존 최첨단 기법보다 빠르고 더 강력한 NMPC를 실현하며, 임베디드 CPU에서 10ms 이내의 계산 시간을 달성하여 실시간 성능을 구현합니다.

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.

연구 동기 및 목표

• 자동 코드 생성을 피함으로써 임베디드 최적화 제어 소프트웨어의 성능-유연성 트레이드오���을 해결하기 위해.
• 자원 제약이 있는 임베디드 시스템에서 밀리초 수준의 계산 시간으로 실시간 NMPC 및 MHE를 가능하게 하기 위해.
• 계산 효율성을 포기하지 않은 채 고성능, 확장성, 유지보수성이 뛰어난 임베디드 최적화 프레임워크를 제공하기 위해.
• 모듈러한 구성 요소와 파이썬 및 매트랩 인터페이스를 통해 알고리즘 조합의 유연성을 지원하기 위해.
• 하드웨어 인 더 루프 실험을 통해 정확한 헤시안을 사용하는 SQP 방법이 실시간 응용에서 실현 가능하고 효율적임을 입증하기 위해.

제안 방법

• 자동 코드 생성 없이도 핵심 계산을 가속화하기 위해 고성능 선형 대수 백엔드로 BLASFEO를 사용합니다.
• NMPC 및 MHE에서 효율적인 다중 쇼팅을 위해 구조를 고려한 적분기법(GNSF-IRK)을 구현합니다.
• 정확한 헤시안을 사용하는 SQP 방법을 최소한의 계산 오버헤드로 구현하기 위해 헤시안 볼록화를 도입합니다.
• 부분 조인딩 및 각 쇼팅 간격에서 상태/제어 변수의 차원을 유연하게 설정할 수 있도록 지원합니다.
• 자동 미분 및 모델링을 위해 CasADi와의 인터페이스를 제공하고, 빠른 프로토타이핑을 위해 파이썬 및 매트랩 인터페이스도 제공합니다.
• 문제의 구조와 하드웨어 타겟에 최적화된 QP 솔버로 HPIPM을 사용합니다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 자동 코드 생성에 의존하지 않고도 모듈러하고 오픈소스인 프레임워크가 임베디드 최적화 제어에서 실시간 성능을 달성할 수 있는가?
• RQ2 임베디드 최적화에서 생성된 코드와 비교해 BLASFEO를 선형 대수 백엔드로 사용할 경우 성능과 메모리 효율성 측면에서 어떤가?
• RQ3 볼록화와 효율적인 선형 대수를 통해 정확한 헤시안을 사용하는 SQP 방법이 실시간 NMPC에 실용적으로 적용될 수 있는가?
• RQ4 dSPACE MicroAutoboxII와 같은 산업용 임베디드 플랫폼에서 NMPC의 구현 가능한 계산 시간은 얼마인가?
• RQ5 속도와 강성 면에서 다른 임베디드 최적화 패키지와 비교해 acados는 어떤가?

주요 결과

• dSPACE MicroAutoboxII(900 MHz PowerPC)에서 acados는 10ms 이내의 계산 시간을 달성했으며, 이는 시스템의 50ms 샘플링 주기보다 5배 빠릅니다.
• 헤시안 볼록화를 통해 정확한 헤시안을 사용하는 SQP 방법의 실시간 적용 가능성을 입증했으며, 이는 반복마다 소량의 추가 비용만 발생시키면서도 전역 수렴을 가능하게 합니다.
• 하드웨어 인 더 루프 실험 결과, 활성 제약 조건과 기준값 변화가 있는 엔진 제어에서 부스트 압력에 대해 안정적이고 진동 없는 추적 성능을 보였습니다.
• 제약 조건 활성화 또는 기준값 변화 시 계산 시간이 급격히 증가하지만, 동적 변화가 있더라도 여전히 실시간 요구 조건을 충족합니다.
• 데스크탑 i7 대비 dSPACE 플랫폼에서의 성능은 약 3배 느리지만 여전히 실시간 창을 벗어나지 않아 임베디드 가능성은 입증되었습니다.
• 비선형 동역학과 제약 조건을 고정밀도로 처리하는 데서 특히 빠르고 강력한 성능을 보이며, 최첨단 임베디드 솔버를 초월합니다.