LMPC for Iterative Tasks. A Computationally Efficient Approach for Linear System

Learning Model Predictive Control for Iterative Tasks: A Computationally Efficient Approach for Linear System

相比于 Learning Model Predictive Control for Iterative Tasks. A Data-Driven Control Framework的非线性 LMPC 算法，本文提出了适用于线性系统的 LMPC，并将采样安全集 $\mathcal{SS}$ 及其相应的终端成本函数 $Q^j(x)$ 进行了凸化处理，这大大降低了求解时系统的计算难度，并且依旧能保证之前所提出的四大特性。

LMPC 算法的构建

证明

递归可行性

渐近稳定性

成本非增性

最优性