凸优化matlab代码轨迹-6.832-project:欠驱动系统的轨迹优化

凸优化matlab代码轨迹6.832项目 该存储库包含用于通过TrajOpt [1]对欠驱动系统进行轨迹优化的代码，TrajOpt是一种基于顺序凸优化（SCO）的方法。 SCO通过迭代求解局部近似凸子问题来解决非凸问题。 我们使用基于Matlab的凸优化器CVX [2,3]来实现该算法，以解决Drake [4]框架内的子问题。 考虑了不同的动力学约束，包括前向Euler（trajopt_forward.m），向后Euler（trajopt_backward.m），中点Euler（trajopt_midpoint.m）和并置约束（trajopt_collocation.m）。 仿真结果在这里部分可用。 要运行matlab文件，需要安装Drake [4]和CVX [3]。 run_nlink.m中显示了一个示例，该示例显示了如何使用我们的代码运行轨迹优化。 run_nlink.m应该与我们提供的功能一起放在drake目录下（drake / examples / PlanarNLink /）。 参考 [1] J. Schulman，Y。Duan，J。Ho，A。Lee，I。Awwal，H。Br