GPU 加速的优化基于碰撞规避方法
机器人学
2024-06-12 v1
摘要
本文提出一种针对碰撞规避问题的 GPU 加速优化框架，其中受控对象和障碍物可以建模为有限凸多面体的并集。提出了一种基于尺度碰撞检测和凸优化强对偶性的新颖碰撞规避约束。在该约束下，碰撞规避的高维非凸优化问题可分为若干低维二次规划问题 (QP)，遵循交替方向乘子法 (ADMM) 的范式。此外，这些低维 QP 可并行求解，从而显著减少计算时间。进行高保真仿真以验证所提方法的有效性和实用性。
引用
@article{arxiv.2406.07048,
title = {GPU-Accelerated Optimization-Based Collision Avoidance},
author = {Zeming Wu and Zhuping Wang and Hao Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.07048},
year = {2024}
}