מהי בקרת MPC?

בקרת MPC

בקרת מודל חיזוי (MPC) התפתחה ממקורותיה כאלגוריתם בקרה היוריסטי שיושם בתהליכים תעשייתיים בשנות ה-70 לדיסציפלינה אקדמית חדשה עם תוכן תיאורטי ומעשי עשיר.

בקרה חזויה מטפלת בבעיות בקרה עם דרישות אופטימיזציה. במהלך 30 השנים האחרונות, הצלחת בקרה חזויה בתהליכים תעשייתיים מורכבים הוכיחה במלואה את הפוטנציאל העצום שלה לטיפול בבעיות מורכבות של בקרת אופטימיזציה מוגבלת.

בקרת MPC היא שיטת בקרת אופטימיזציה-בזמן סגור-בזמן אמת. היתרון העיקרי של אלגוריתם זה הוא הפעולה המקוונת האיטרטיבית שלו, אשר משיגה ללא הרף את כמויות הבקרה האופטימליות הנוכחיות. בנוסף, הוא יכול להקים פונקציות אובייקטיביות כדי לספק אילוצים מרובים כגון מפעילי רכב, החלקה ודינמיקה.

עם זאת, ביצועי המעקב שלו רגישים מאוד לדיוק המודל החזוי. יתר על כן, בשל הדרישות החישוביות הגבוהות של בקרת חיזוי מודל לא ליניארי, הוא אינו מתאים לסביבות נהיגה במהירות גבוהה-.

נכון לעכשיו, חוקרים רבים יצרו דגמי רכב לא ליניאריים ליניאריים, אבל זה רק מבטיח דיוק מעקב בתוך האזורים הליניאריים של הרכב והצמיגים.

בקרי MPC, הידועים גם בתור בקרי תחום זמן מתגלגלים-, שוקלים את המודל הדינמי הלא-ליניארי של מערכת הבקרה ומנבאים את התנהגות הפלט של המערכת על פני מרווח זמן עתידי. על ידי פתרון בעיית הבקרה האופטימלית המוגבלת, המערכת ממזערת את שגיאות המעקב לאורך מרווח הזמן העתידי, מה שהופך שיטה זו לחזקה.

לאלגוריתמי בקרה חזויים של מודל יש את התכונות הבסיסיות של דוגמנות חזויה, אופטימיזציה מתגלגלת ותיקון משוב. שיטות מחקר מסורתיות לרוב מתעלמות או מפשטות אילוצים קינמטיים ודינאמיים, אך אילוצים כאלה משפיעים באופן משמעותי על ביצועי הבקרה.

שיטות בקרה חיזוי מודל יכולות לשלב במפורש אילוצים קינמטיים ודינאמיים של הרכב בפונקציית יעד האופטימיזציה.

על ידי מינוף האופטימיזציה המתגלגלת ותכונות תיקון המשוב של MPC, ניתן להפחית ביעילות את ההשפעה של עיכובי זמן של מערכת-סגורה במעגל סגור או אפילו לבטל. בנוסף, ניתן לנצל מידע מסלול עתידי המסופק בתהליך התכנון כדי לייעל את בקרת התנועה, ובכך לשפר את ביצועי הבקרה.

Wang Weiran et al. עיצב שיטת בקרה חזויה אדפטיבית המבוססת על פונקציות של Laguerre.

שיטה זו מורכבת משני חלקים: מודול MPC אדפטיבי למעקב אחר מסלול מדויק, ומודול פונקציות Laguerre להפחתת חישוב משמעותית.

במודול MPC אדפטיבי, אלגוריתם רקורסיבי של הריבועים הקטנים מוצג לזיהוי פרמטרי המודל של המערכת, ובכך משפר את הדיוק והחוסן של המערכת. עם זאת, כאשר ה-AUV פועל בסביבות מורכבות, שיטה זו עשויה לגרום לעלייה משמעותית בעומס החישובי.