基于近似价值函数的模型预测Bang-Bang控制器综合
最优化与控制
2024-06-18 v2
摘要
在本文中，我们提出了一种解决具有输入仿射动力学和成本函数的最优控制问题（OCP）的新方法。该方法采用模型预测控制（MPC）策略，其中综合一个控制器以处理有限时间范围内的近似OCP。达到该范围后，控制器被重新校准以处理OCP的另一个近似，该近似基于最终状态和时间信息进行更新。为了处理每个OCP实例，所有非多项式项在当前时间和状态下进行泰勒展开，并求解由此产生的哈密顿-雅可比-贝尔曼（HJB）偏微分方程，通过平方和（SOS）规划进行求解，从而为我们提供一个可用于综合bang-bang控制器的近似多项式价值函数。
引用
@article{arxiv.2402.08148,
title = {Model Predictive Bang-Bang Controller Synthesis via Approximate Value Functions},
author = {Morgan Jones and Yuanbo Nie and Matthew M. Peet},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.08148},
year = {2024}
}