轨迹/运动规划，最优控制 optimal control,trajectory optimization and planning

最新推荐文章于 2024-08-01 23:54:20 发布
原创 最新推荐文章于 2024-08-01 23:54:20 发布 · 3.3k 阅读 · 26 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#trajectory planning #optimal control

本文探讨了机器人运动规划如何转化为最优控制问题，通过线性与非线性规划求解器寻找最佳轨迹。文章引用了相关资源，包括深强化学习与控制、最优控制理论及代码实现，为轨迹优化和规划提供理论与实践指导。

 

机器人运动/轨迹规划问题可定义一个最优控制/随机最优控制问题。通过线性/非线性规划求解器来求解轨迹规划问题。

Some useful links:

1. Deep Reinforcement Learning and Control

"Optimal Control, TrajectoryOptimization, Learning Dynamics"点击打开链接

"Optimal Control, TrajectoryOptimization, and Planning"点击打开链接

2. optimal control

"optimal control" -Benoit Chachuat 点击打开链接

 

3. Related code

 

"Optimal Control Using Control Vector Parameterization"

最低0.47元/天 解锁文章
【自动驾驶轨迹规划之质点最优控制】
weixin_65089713的博客
03-28 1636
本篇文章主要分析一个质点的最优运动轨迹，从最简单的例子来展示智能车辆轨迹规划中的最优控制的基本框架。 1 轨迹与路径的区分 首先区分轨迹与路径这两个概念，轨迹包含时间与空间两个维度的信息，路径只包含空间一个维度的信息，且通常路径是二维平面上的几何曲线。 2 基于最优化理论的轨迹规划的任务描述 为了简化模型，先讨论一个质点在数轴上运动的例子。质点M从A点(x=0)开始运动至B点(x=10)静止，质点的速度与加速度有限制范围，速度必须连续变化，质点只能在A点与B点之间运动...
IEEE 机器人最优控制开源库 Model-based Optimization for Robotics
机器人控制与仿真应用
11-30 2357
机器人，尤其是仿人机器人，是一个极其复杂的动态系统，其行为的生成（generation of behaviors）并非易事，因为一个行为需要调整的参数数量非常多。但是，当今机器人面临的挑战要求它们自动生成和控制各种行为，以便更加灵活地适应不断变化的环境。优化（Optimization）或最优控制（optimal control）为基于基本原理（成本函数（cost functions）、约束条件（constraints））自动生成行为提供了一种有趣的方法。
最优控制LQR求解
热门推荐
dyl74500196的博客
08-24 1万+
LQRProblemxt+1=Axk+Buk \large{x_{t+1} = A x_k + B_{u_k} } xk:state at time tuk:input at time t x_k : state\ at \ time \ t \\ u_k:input \ at \ time \ t \\ It assumes a quadratic cost function :J=∑n=0N
iLQG/DDP 轨迹优化：用 iLQG/DDP 求解确定性有限范围最优控制问题-matlab开发
06-01
使用 iLQG（迭代线性二次高斯）或改进的 DDP（微分动态规划）算法解决确定性有限范围最优控制问题。 包括两个演示，一个线性控制约束问题和一个停车问题。 详情见Tassa、Mansard 和 Todorov，“控制有限差分动态规划”，ICRA 2014
四旋翼轨迹规划最优控制
weixin_41459903的博客
11-14 1650
本篇介绍了给定四旋翼起始状态，包括位置、速度、加速度、加加速度jerk、加加加速度jounce，并且给定末端状态，根据最优控制理论，规划从起点到终点途中各状态与时间的变化关系。 Optimum Control of Quadcopter There are numbers of trajectories that a quadcopter can choose given the initial ...
运动规划四：轨迹优化
W1H1J1的博客
06-04 3067
轨迹优化：Minimum snap
最优控制、轨迹优化相关笔记、感悟
最新发布
qq_35975855的博客
08-01 1026
上学期和最近无聊在看一些最优控制、轨迹优化相关的内容，涉及到MIT Russ Tedrake教授的，以及CMU Zachary Manchester教授的（两套课程其实挺像的），加起来估计也看了十多天了。其中后者已经有些忘记了，因此开此文来记录学习感悟，梳理脉络，方便自己日后快速捡起（或是仅仅当做回忆也可以hh）两门课程的内容量都非常大，本人更多记录感悟和关键，不记录全部推导等细节（可能有重要简单的推导，再细节不如直接回去，前者看，后者可以参考这位大佬的。
自动驾驶之轨迹规划7——A Real-Time Motion Planner with Trajectory Optimization for Autonomous Vehicles文献阅读
IHTY_NUI的博客
07-04 9011
概述 最近找了一些EM Motion Planner相关的参考文献阅读了一下以便深刻理解。 1. A Real-Time Motion Planner with Trajectory Optimization for Autonomous Vehicles Abstract 规划器首先把规划空间离散化，并根据一组代价函数搜索最优轨迹，然后对轨迹的path和speed进行迭代优化。文中提出了一种“post-optimization”的方法，可以弥补离散化难以求出最优解的问题（离散越密，越接近最优解），并可
译文《Efficient Trajectory Optimization using a Sparse Model》
weixin_42621524的博客
07-03 1006
Efficient Trajectory Optimization using a Sparse Model Christoph Rösmann1, Wendelin Feiten2, Thomas Wösch2, Frank Hoffmann1and Torsten Bertram1 摘要-“TEB”方法通过后续修改由全局规划器生成的初始轨迹来优化机器人轨迹。在轨迹优化中考虑的目标包括但不限于总路径长度、轨迹执行时间、与障碍物的分离、通过中间路径点以及遵守机器人动力学、运动学和几何约束。”TEB“明确地考
干货 | 足式机器人运动控制发展方向——轨迹优化
小米云技术
09-29 2065
“运动控制技术的进步使得足式机器人的运动能力更强，而近来轨迹优化作为主流学术研究方向，能够为足式机器人运动控制的发展提供可能的指引。本期技术干货，我们邀请到了小米工程师徐喆，向我们介绍足式机器人运动控制的发展方向——轨迹优化。”一、前言足式机器人的运动控制技术在近几十年取得了巨大的发展，80年代Marc Raibert提出的经典三分控制方法，实现了高动态的运动，也为后来Boston Dynamic...
分数最优控制问题的求解：使用有理逼近法求解分数最优控制问题-matlab开发
05-30
使用有理逼近法求解分数最优控制问题[1] C. Tricaud和YQ Chen：解决RIOTS_95中的分数阶最优控制问题-通用最优控制问题求解器，第三届IFAC分数微分及其应用研讨会论文集，土耳其安卡拉，11月5日至7日， 2008 年。 [2] C. Tricaud 和 YQ Chen: An Approximate Method for Numerically Solving Fractional Order Optimal Control Problems of General Form，Journal of Computers and Mathematics with Applications。 doi:10.1016/j.camwa.2009.08.006 由 C. Tricaud 撰写。 11/20/2008 由 C. Tricaud 更新。 09/15/2009 用法：使用
基于Bang-Bang原理的时间最优控制问题求解
05-04
摘要：时间最优控制是工程实践中经常遇到的一类最优控制问题。对于较简单的时间最优控制问题可以应用古典变分法和 庞特里雅金最大值原理进行分析求解。但在实际问题中，能求得解析解的仅是少数。因此，有必要寻求一种能够有效求解时 间最优控制问题的数值方法。在分析时间最优控制问题已有求解方法优缺点的基础上，提出基于Bang - Bang 原理和参数最 优化方法（遗传算法- 单纯形法）相结合求解一类仿射系统的时间最优控制问题的方法。对线性阻尼振子问题进行了数值 仿真，结果表明该方法效果良好。
最优控制问题描述及matlab求解
06-23
华南理工大学，最优控制模型的描述、建立、求解以及matlab实现，数据分析。最优化课程课件。
2019最优控制理论,最优控制理论与应用,C,C++源码.zip
10-15
2019最优控制理论,最优控制理论与应用,C,C++源码
最优控制问题求解
qq_44037525的博客
01-15 1310
最优控制问题求解
关于最优控制问题求解方法的思考
3D视觉工坊
03-16 801
来源丨古月居点击进入—>3D视觉工坊学习交流群自己只掌握了最优控制理论的皮毛，平时在进行无人车的规划、控制相关问题建模、求解时用的方法比较“野”，不是很规范、严谨。前段时间在阅读李柏博士的博士论文《复杂约束下自动驾驶车辆运动规划的计算最优控制方法研究》时，看第一二遍时有着一种隔着一层窗户纸的“朦胧美”，看了多遍之后有点恍然大悟的感觉，哦 原来是这么回事！文章中的第四章4.1节（45、46页）...
总体最优控制
04-28 686
总体最优控制 控制理论研究的是能够被控制的动态系统，也就是说，它的演化会受到一些外部因素影响。最优控制的目的是寻找一个动态系统在一段时间内的控制策略，使相关的收益最大化。尽管最优控制的理论和应用都取得了广泛进步，但将现有方法应用于大系统时仍然面临着相当大的挑战。为了应对这些挑战，使用优化工具和方法来开发一个最优控制的近似框架：1）建筑物和地区的能源管理；2） 种群系统。 最优控制是一门成熟的数学学科，在科学和工程中有着广泛的应用。尽管半个多世纪以来，最优控制的理论和应用都取得了广泛的进展，但将.
动态优化——经济学和管理学中的变分法和最优控制_最优控制（一）数学准备与变分法求解...
weixin_39840729的博客
11-24 1595
之前我们介绍了经典控制理论、线性系统理论、非线性系统理论和计算机控制理论，提到的所有的控制方法都是达到一个给定目标，然而在生活中经常出现这样一个问题，多种方案都可以，但要找效果最好的方案，也就是所谓的最优控制问题。从数学方面来讲，最优控制问题就是求解一类带有约束条件的泛函极值问题，或者更加直接的，求取一个函数，使得另外一个函数取极值，除了经典的变分学处理方法，有两种方法也比较有成效，一是极大值原理...
基于时间弹性带的移动机器人最优轨迹规划器teb_local_planner介绍
时间弹性带（TEB）是一种独特的时间最优轨迹规划方法，它允许机器人在给定的动态环境和复杂约束条件下找到一条最优轨迹。这种方法考虑了多个目标和约束的权重，例如路径长度、碰撞风险和运动平滑性，并通过优化算法...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值