hw_5_2:闭式求解minmum sanp轨迹优化

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原创 2026-01-14 15:48:47 830 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

[运动规划算法]Minimum Snap轨迹规划文章目录简介1、为什么需要光滑轨迹？2、光滑轨迹生成一、光滑轨迹的生成二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结简介 1、为什么需要光滑轨迹？为了更好地自主移动。速度不能立即改变。机器人不应该在转弯时停止。节省能量，经常地加减速会减少能量。 2、光滑轨迹生成边界条件：开始、目标位置（方向）中间条件：航路点位置（方向） •可通过路径规划（A*、RRT*等）找到航路点平滑度的标准通常是转化为最小化“输入”的变化率一、光滑轨迹的生成二、使用步骤 1.引入库代码如下（示例）阅读详情

前言：前端路径规划搜索出来的路径虽然是无碰撞的，但是没有考虑机器人的动力学（v,a,jerk等），生成的路径不光滑，且不含时间参数。机器人的状态不能突变，只能走走停停，浪费时间和效率。

后端轨迹优化，使用minimum snap 对前端给的waypoiints分段多项式拟合，得到光滑的，考虑动力学约束的轨迹。

闭式求解（解析求解）与数值求解相对

数值求解：通过迭代计算，一步步逼近问题的解。但是得不到一个解的精确的公式，但能得到一个高精度的数值解。例如，用梯度下降法求解最优问题。（二分法，牛顿法去迭代计算，最终得到一个非常接近真实解的数值）

闭式求解（解析求解）：通过一系列公式推导，最终将解值解表示成某个矩阵的逆乘以某个向量（比如这里mini snap就是：Ad=P，d=A的逆乘P），可以得到一个精确的数学公式。避免数值优化的迭代过程，计算速度快。

1.minimun snap 的代价函数中的Q矩阵

K段轨迹，K+1个点，K-1个中间点。K段轨迹中任何一个轨迹都可以用如下向量相乘形式写出：

$P(t)=[1,t,t^{2},...,t^{n}]\begin{bmatrix} p_{0}\\ p_{1}\\ ...\\ p_{n}\end{bmatrix}$

可以看见，n (n=2*s-1)次多项式，有n+1个未知系数。

这里是minimum sanp ，s=4,n=7。一个起点，一个终点，2个中间点，3段轨迹。对多项式求4阶导的snap为：

$P^{(4)}(t)=[0,0,0,0,24,...,\frac{n!}{(n-4)!}t^{n-4}]p_{i}$

这是一个无约束的二次规划问题（QP）。对于其中一段轨迹(每段使用相对时间分配，梯形速度分配)：

目标函数： $min J_{m}=\int_{0}^{T_{i}}(p^{4}(t))^{2}dt$

$=p_{i}^{T}\int_{0}^{T{i}}\begin{bmatrix} 0\\ 0\\ 0\\ 0\\ 24\\ ...\\ \frac{n!}{(n-4)!}t^{n-4}\end{bmatrix}\begin{bmatrix} 0 & 0& 0& 0& 24& ...& \frac{n!}{(n-4)!}t^{n-4}\end{bmatrix}dt p_{i} = p_{i}^{T}* Q_{i}*p_{i}$

明显可以看出Qi：（n+1)x(n+1)，为对称矩阵。Qi的结构特点如下所示：

对于所有K段轨迹，总的代价函数为所有段轨迹的Qi之和： $min \sum_{i=1}^{K}p_{i}^{T}Q^{^{i}}p_{i}=P^{T}QP$ ,其中Q为对称矩阵，k(n+1)×k(n+1)大小。

代码中，getQ()函数重点部分是如何写出Qi矩阵的解析形式：Qi矩阵中每个元素的解析形式为： $\frac{i}{(i-4)!}*\frac{j}{(j-4)!}*\frac{t^{i+j-2s+1}}{(i+j-2s+1)}$ ,其中i:行数，j:列数。Q如下所示：

判断Q矩阵是否正确：1、Qi矩阵个数是否等于k。2、矩阵结构是否如上所是，满足对称矩阵性质。3、每个Qi矩阵里的非0部分，一般为正数。

目前成功构建了目标函数，只是初步满足了光滑。但是我们需要轨迹经过前端给的路径点和起点和终点，且在中间点处是高阶连续的。因此，需要加入约束。

2.将约束条件通过数学方法转换到代价函数中

2.1.微分约束构建AP=d

对于一段轨迹pi的两端进行分析，p,v,a,jerk的微分约束。 $A_{i}*p_{i}=d_{i}$ :

对应代码实现部分：是对snap情况单独进行了讨论，然后用系数和相对时间，对Ai矩阵进行元素赋值。由于使用相对时间，所以前4行关于时间t的元素都为0，A如下所示：

所有轨迹多项式P的解析解形式为： $A×P=d$ , $P=A^{-1}×d=A^{-1}*MC*\begin{bmatrix} d_{f}\\ d_{p}\end{bmatrix}$ ,dp为未知状态。P为所有轨迹段的所有系数，d为所有k段轨迹的两侧端点的微分约束（p,v,a,jerk）

2.2.加入连续性约束（同时还消除了重复变量）

构造MC矩阵的代码逻辑：1、起点的4个给定约束。2、中间(k-1)个点的给定位置与位置连续性。3、末尾点给定4个约束。4、中间(k-1)个点的v,a,jerk高阶约束与连续性约束。

代码逻辑如上图，通过一个映射和装置矩阵MC，将 $d=MC*\begin{bmatrix} d_{f}\\ d_{p}\end{bmatrix}$ 。注：这里的自由状态在等式里面没有设置为0，而是作为未知变量，通过 $\frac{\partial J}{\partial d_{p}}$ 求解最优的dp。这一部分的矩阵映射，只是对d（给定所有点的导数约束）进行处理，消除了重复的导数变量，但是利用连续性约束，使得导数约束不变，并加入了连续性约束。

MC矩阵如下所示，可以通过s的大小，轻易推断出这个MC是否正确。

2.3、解析求解P

$P=A^{-1}×d=A^{-1}*MC*\begin{bmatrix} d_{f}\\ d_{p}\end{bmatrix}$

step 1:求解dp

前面的Q，A，d,P都是讨论的单轴，从这里开始，分别单独计算3个轴的dp,和P

将P带入目标函数中 $min \sum_{i=1}^{K}p_{i}^{T}Q^{^{i}}p_{i}=P^{T}QP$ 得：

注：最后目标函数J是dp的函数，由于我们的目标是最小化J，所有使得J最小的dp就是我们要的最优dp。所以对J求偏导为0，得到的dp就是最优dp。此时的J也是最小的J。但是我们要求的是轨迹多项式的系数P，所以，需要继续把求出来的dp带入 $P=A^{-1}×d=A^{-1}*MC*\begin{bmatrix} d_{f}\\ d_{p}\end{bmatrix}$ 中，其中A为关于每段轨迹端点时间的矩阵（时间分配后，A为已知），MC为常量稀疏矩阵（已知），df为给定状态，dp上方求出。最后可以带入，求出P。

step 2:求解P

//-----------------通过p的解析解形式，求解一个维度的所有多项式系数--------------------//
        Eigen::VectorXd poly_coef_1d = A.inverse() * MC *d_total;
        cout<<"Dimensoin"<<dim<<"cofficients:"<<endl<<poly_coef_1d.transpose()<<endl;

这里有3段轨迹，且我们最后计算了三轴所以P大小为（k）×（3（n+1））

    PolyCoeff = [段0_x系数  段0_y系数  段0_z系数]
               [段1_x系数  段1_y系数  段1_z系数]
               [段2_x系数  段2_y系数  段2_z系数]
               [  ...       ...       ...  ]

判断最后求的得矩阵P是否正确：看前几段轨迹系数是否出现很大的值，如xxe+15这类的，那P求解错误。

轨迹生成调试方法：

1.可视化轨迹，发现话题没有输出，rviz中没有估计，大概率P求解错误

2.在可视化之前，打印轨迹的前几个点，看点是否和实际点符合，如：

    // 打印前几个点的坐标
    if(_traj_vis.points.size() > 0) {
        cout << "First few trajectory points:" << endl;
        for(int i = 0; i < min(5, (int)_traj_vis.points.size()); i++) {
            cout << "  Point " << i << ": (" 
                 << _traj_vis.points[i].x << ", " 
                 << _traj_vis.points[i].y << ", " 
                 << _traj_vis.points[i].z << ")" << endl;
        }
    }
    cout<<"可视化点的数量：" << _traj_vis.points.size() << endl;

    if(_traj_vis.points.empty()) {
        cout << "WARNING: No trajectory points to publish!" << endl;
        return;
    }