LEARNING
WarpMPC：通过带有展开$LDL^\top$分解的ADMM在GPU上进行大批量MPC
Henrik Hose, Se Hwan Jeon, Charles Khazoom, Sangbae Kim, Sebastian Trimpe
- 发表年份
- 2026
- 访问权限
- 开放获取
摘要
本文提出了一种利用GPU进行大批量序列二次规划迭代的数值优化方法，通过展开稀疏线性分解和优化内存布局，显著提高了模型预测控制的吞吐量。在非线性倒立摆、四旋翼和人形机器人基准测试中，该方法实现了比基线快3到25倍的速度，并能在4分钟内合成数据集并训练神经网络近似MPC，用于稳定纳米四旋翼飞行器。
关键词
GPU加速模型预测控制ADMM批处理优化机器人控制
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