基于可达性分析的时间最优路径参数化新方法
— 时间最优路径参数化 (TOPP) 是机器人技术中一个经过充分研究的问题，具有广泛的应用。 解决 TOPP 的方法主要有两个系列：数值积分 (NI) 和凸优化 (CO)。 基于 NI 的方法速度快但难以实现并且存在稳健性问题，而基于 CO 的方法更稳健但同时速度明显较慢。 在这里，我们提出了一种基于可达性分析（RA）的 TOPP 新方法。 关键见解是通过求解小型线性规划 (LP) 递归地计算路径上离散位置处的可达和可控集。 由此产生的算法比基于 NI 的方法更快，并且与基于 CO 的方法一样稳健（100% 成功率），这已通过广泛的数值评估得到证实。 此外，所提出的方法提供了独特的额外好处：可接受的速度传播和对参数不确定性的鲁棒性可以以简单自然的方式从中得出。
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