用于长时域最小二乘代价最优控制问题高效离散化的 Gauss-Newton Runge-Kutta 积分
最优化与控制
2023-11-01 v1
摘要
本工作提出一种对具有长时域和非线性最小二乘代价的连续时间最优控制问题(OCP)的高效处理。给出了 Gauss-Newton Runge-Kutta (GNRK) 积分器,其提供高阶代价积分。关键地,在 SQP 类算法中所需的代价项 Hessian 由 Gauss-Newton Hessian 近似。此外,约束的 L2 惩罚公式被证明对采用 GNRK 的优化特别有效。在开源软件框架 acados 中提供了 GNRK 的高效实现。我们在一个说明性例子上展示了所提方法及其实现的有效性,显示出相对次优性降低超过 10 倍,而运行时间仅增加 10%。
引用
@article{arxiv.2310.20390,
title = {Gauss-Newton Runge-Kutta Integration for Efficient Discretization of Optimal Control Problems with Long Horizons and Least-Squares Costs},
author = {Jonathan Frey and Katrin Baumgärtner and Moritz Diehl},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.20390},
year = {2023}
}
备注
7 pages, 3 Figures, submitted to ECC 2024