运动学单轮车在线近似最优路径跟踪
系统与控制
2013-10-02 v1 最优化与控制
摘要
本文研究了运动学单轮车无限时域最优路径跟踪策略的在线近似问题。最优控制问题的解采用一种近似动态规划技术进行近似，该技术利用基于并发学习的自适应更新律来估计未知的值函数。所开发的控制器通过引入一个描述期望路径上虚拟目标运动的辅助函数，克服了无限时域值函数近似中的挑战。该控制器保证了车辆以期望速度剖面一致最终有界 (UUB) 收敛至期望路径，并保证近似策略一致最终有界 (UUB) 收敛至最优策略。仿真结果展示了控制器的性能。
引用
@article{arxiv.1310.0064,
title = {Online Approximate Optimal Path-Following for a Kinematic Unicycle},
author = {Patrick Walters and Rushikesh Kamalapurkar and Lindsey Andrews and Warren E. Dixon},
journal= {arXiv preprint arXiv:1310.0064},
year = {2013}
}
备注
7 pages, 5 figures, submitted to 2014 American Control Conference, under review