Model öngörülü kontrol (MPC)

Ne anlama gelir?

Model öngörülü kontrol (MPC), gelecekteki bir zaman aralığı için optimizasyon problemi çözerek eylem seçmek üzere model kullanır. Problem, bir hedefi ve sistemin zaman içindeki değişimine ilişkin kısıtları ifade eder. Denetleyici sıradaki eylemi uygular, ardından yeni durumdan başlayarak hesabı tekrarlar. Rawlings, Mayne ve Diehl bu yaklaşımı MPC ders kitaplarında geliştirir. [1]

Hareket eden bu zaman penceresine kayan ufuk denir. MIT'nin yörünge optimizasyonu bölümü, her yeni hesabın gelecekteki adımlardan oluşan başka bir sonlu diziyi dikkate aldığını açıklar. Böylece denetleyici, daha önce planlanan hareketin tamamına bağlı kalmak yerine, kararlarını geri bildirimle güncelleyebilir. [2]

İnsansı robotlarla ilişkisi

İnsansı robot dengesi, gelecekteki ayak yerleşimini, destek kuvvetlerini ve gövde hareketini kapsayabilir. Öngörülü denetleyici, kısıtları hesaba katarak seçilen değişkenleri önceden koordine edebilir. Shafiee-Ashtiani ve meslektaşlarının itme sonrasında toparlanma makalesi, adım atmanın sınırlı olduğu durumda denge niceliklerini ayarlayan MPC düzenini inceler. Değerlendirmede SURENA III’ün soyut modeli kullanılır; genel bir fiziksel robot sonucu ortaya konmaz. [3]

MPC, alt düzey bir bütün gövde takip katmanının üzerinde çalışabilir. Zhang ve meslektaşları, hareket ve temas kuvveti hedefleri üretmek için MPC planlayıcısı, bunları takip etmek için de hiyerarşik optimizasyon katmanı kullanır. Belirli gövde değişkenlerini öngörmek, her motor komutunu üretmekten farklı bir görevdir. Sistemi bütün gövde için öngörülü kontrol olarak tanımlamadan önce her katmanın modelini ve çıktılarını okuyun. [4]

Terminoloji ve uygulama tuzakları

Öngörü, öğrenilmiş dünya modeli veya dil modeli gerektirmez. MPC’nin modeli, kontrol edilen sistemin geleneksel matematiksel tanımı olabilir. Ders kitabı model tabanlı kontrolü ve optimizasyonu ele alır; üreticinin öngörülü kelimesini kullanması, tek başına yapay zekâ mimarisini tanımlamaz. [1]

Optimizasyon, otomatik olarak başarı garantisi değildir. MIT, özyinelemeli uygulanabilirliği açıklar: şimdi uygulanabilir bir çözüm, daha sonra uygulanabilir çözümü olmayan bir probleme yol açmamalıdır. Kararlılık, model belirsizliği ve çözücü performansı kendi varsayımlarını ve analizini gerektirir. [2]

Ufuk uzunluğu, model ayrıntısı ve güncelleme hızı birlikte okunmalıdır. Daha ayrıntılı bir tahmin, optimizasyon problemini ve hesaplama taleplerini değiştirir. Problem tanımı olmadan bildirilen bir kontrol frekansı, iki uygulamayı karşılaştırmak için yetersizdir. [1, 2]

humanoidversus.com üzerinde nasıl yorumlanmalı?

Yapay zekâ altyapısı alanı, atıf yapılan kayıt tanımlıyorsa adı belirtilmiş bir denetleyiciyi kaydedebilir; ancak MPC performans puanı değildir. Yerleşik hesaplama gücü, açıklanmış donanımı anlatır; belirli bir optimizasyonun zaman sınırlarını karşılayıp karşılamadığını göstermez. Bu maddede güncel tablo yoktur.

Yürüme videolarından veya geniş kapsamlı otonomi iddialarından robot bağlantısı çıkarılmaz. Atıf yapılan MPC sonucu için testin simülasyonda mı yoksa fiziksel olarak mı yapıldığını, hangi bozucu etkilerin kullanıldığını ve hangi gövde değişkenlerinin kontrol edildiğini inceleyin. Özellikle, soyut robot modeli kullanan bir makale, müşteride doğrulanmış bir yetenek olarak sunulmamalıdır. [3]

Ek okuma

Rawlings, Mayne ve Diehl’in ders kitabı, MPC kuramını ve hesaplamasını kapsar. MIT, kayan ufuklu yörünge optimizasyonunu ve uygulanabilirliği açıklar. İtme sonrasında toparlanma makalesi, soyut modele dayalı denge örneği verir; Zhang ve meslektaşları ise bütün gövde takip katmanıyla eşleştirilmiş MPC planlayıcısını anlatır. [1–4]