面向分段光滑混合动力系统的 iLQR 方法
机器人学
2021-09-08 v2
摘要
轨迹优化是为机器人系统规划轨迹的一种常用策略。然而，许多机器人任务需要改变接触条件，由于动力学的混合性质，这很困难。这些模式的最优序列和时序通常无法提前获知。在这项工作中，我们将迭代线性二次调节器（iLQR）方法扩展到一类分段光滑混合动力系统，允许在前向传播中改变混合模式，使用跃变矩阵（saltation matrix）在反向传播中更新梯度信息，并使用参考扩展来处理模式不匹配。我们在多种混合系统上演示了这些改动，并比较了计算梯度的不同策略。
引用
@article{arxiv.2103.14584,
title = {iLQR for Piecewise-Smooth Hybrid Dynamical Systems},
author = {Nathan J. Kong and George Council and Aaron M. Johnson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.14584},
year = {2021}
}
备注
To Appear in IEEE CDC 2021