16、自主车辆任务规划与生物系统建模

自主车辆任务规划与生物系统建模

自主车辆任务规划

在自主车辆任务规划中，涉及到最优跟踪命令解决方案以及算法验证模拟等重要内容。

最优跟踪命令解决方案代码

以下是一段相关的 Python 代码，用于实现最优跟踪命令的求解：

# 部分代码逻辑
if break_condition:
    alpha_amj = s_amj
    J_current = J_cost_minimize ( u_xy_update )
    dJdu = dJduxy ( u_xy_update )
    u_xy_current = u_xy_update
else:
    alpha_amj = beta_amj * alpha_amj

tf = time.time() - t0
print ( f’Gradient Descent with Armijo \’ s Rule : { tf : 10.8f } [ s ] \n ’)

uxy_opt_global = u_xy_current
uxy_opt_body = dcm_from_body_to_global.T @ uxy_opt_global

print ( uxy_opt_global_1 )
print ( uxy_opt_global_2 )
print ( uxy_opt_global )

这段代码实现了基于梯度下降和 Armijo 规则的优化过程，通过不断更新控制输入 u_xy_update 来最小化成本函数 J_cost_minimize </