TRON：一种用于非光滑代价函数轨迹优化的快速求解器

轨迹优化是复杂、欠驱动机器人控制与规划的重要工具，并在真实世界机器人任务中展现出令人印象深刻的成果。然而，在待优化代价函数非光滑的应用中，现代轨迹优化方法的收敛速度极慢。本工作中，我们提出 TRON，一种迭代求解器，可用于由光滑分量构成的非光滑代价函数应用中的高效轨迹优化。TRON 通过利用目标函数的结构自适应地平滑代价函数来实现这一点，从而产生一系列可高效优化的目标函数。当动力学为线性时，TRON 被证明能保证收敛到非光滑凸代价函数的全局最优解；当动力学为非线性时，收敛到驻点。在实证上，我们表明在一系列仿真任务（包括移动机器人的无碰撞运动规划、手术针的稀疏最优控制以及卫星交会问题）上，与其他轨迹优化方法相比，TRON 具有更快的收敛速度和更低的终值代价。