基于Heaviside阶跃函数近似的时间最优控制
机器人学
2023-10-10 v3
摘要
最小二乘规划因简单且拥有开源求解器而在机器人学中广受欢迎。然而，某些问题如用于时间最优控制的或范数稀疏规划无法等价求解。本工作中，我们提出一种用于非线性离散动态系统时间最优控制的非线性分层最小二乘规划（NL-HLSP）。我们使用带额外项的Heaviside阶跃函数的连续近似以避免梯度消失。我们采用简单离散化方法，使状态与控制量在离散步间保持分段常数。由此，相较于最优控制的直接转录方法，我们得到了较易实现的NL-HLSP。我们证明NL-HLSP在静止目标点极限下确实可恢复离散时间最优控制。我们在线性与非线性控制场景的仿真中确认了结果。
引用
@article{arxiv.2303.04516,
title = {Time-Optimal Control via Heaviside Step-Function Approximation},
author = {Kai Pfeiffer and Quang-Cuong Pham},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.04516},
year = {2023}
}