凸优化matlab代码轨迹stable_lds 这个简单的存储库提供了MATLAB代码，可通过求解凸程序的数据来估计线性动力系统。 开发部门提出了一种变体，可以从数据中估计吸引子和非线性稳定动力学（假设线性参数变化模型）。 该代码依靠YAMLIP和sedumi求解器来解决估计中出现的凸优化问题。 要运行代码的简单演示，请首先初始化并更新相应的子模块。 在终端中，转到yout stable_lds文件夹 $ cd your_stable_lds_folder 然后 $ git submodule update --init --recursive 要运行演示，请在MATLAB命令窗口中运行 >> demo 将会弹出一个图形，您可以在其中绘制任意数量的轨迹。 完成后，单击“停止记录”，您将看到生成的动态系统的流线型 该代码可以估计吸引子和所提供轨迹的动态，或将吸引子约束到先验提供的状态。

凸优化matlab代码轨迹机器人导航 该存储库是Mahyar Fazlyab等人撰写的论文《时变凸优化的预测-校正内点方法》的实现。 。 tl; dr：下载任何文件夹（1.1、2.0、3.0）； 用MATLAB打开; 键入main（）以查看输出（图形）。 就像一个非常有名的标题所暗示的那样，本文继续建立了一个内点优化方法，该方法适用于目标函数和约束条件本质上是随时间变化的问题。 简而言之，所采用的方法结合了用于预测变化的二阶动力学知识和牛顿方法的一种版本，以校正轨迹并收敛于最优解。 因此，名称为“预测校正”。 然后，通过几个示例使用本文得出的优化方法，其中一个是机器人导航问题。 主要假设： 机器人是球形的，半径已知； 所有障碍物均为已知半径和坐标的球形； 两个障碍之间有足够的空间供机器人穿过； 机器人的初始位置没有任何障碍物。 实施的主要阶段： v1.1-具有固定目标的2D工作区； v2.0-具有时变目标的2D工作空间； v3.0-具有随时间变化目标的3D工作区。 注意，第三步实现看起来很漂亮，但与第二步基本相同。 剧情图例： x_c：初始机器人位置的质心 x_d：物镜的初始位置 蓝线

本资源是凸优化大作业代码，任务是完成mv子视角的帧间预测，使用了十一种方法，每种都有代码，整体为运动估计三种（穷尽块匹配+三步搜索法+分层快匹配法），光流估计，单应性矩阵三个大类，再相互组合。数据集因为上传大小缘故只传了几个序列

CVX说明文档，是在matlab中使用的，功能强大，网上可以自行下载

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

凸优化matlab代码轨迹CVX-MPC优化算法 描述： 基于CVX-MPC的优化算法，用于实时仿真由N个自主机器人组成的群体，该算法可控制从初始随机位置到最终抛物面形配置的每个元素，旨在创建一个基于空间的天文台。 指示： 通过运行cvx文件夹中包含的cvx_setup.m文件，安装CVX凸优化软件。 在Matlab工作区中运行并行工作池，以选择工作量（否则将根据标准设置自动完成）。 运行主代码（RK4_main）。 它能做什么： 该代码分为两部分，第一个部分为群生成一组初始（离线）最佳轨迹，然后由第二部分（在线）进行处理，在第二部分中进行CVX-MPC迭代过程，使用测得的值以校正优化过程，以抵抗外部噪声和干扰。 在指定时间（tf）结束时，多体群集（具有在odefcn_RegSys_I_ExtDist.m文件中标识的动态）将达到由l_gen_HEX.m函数标识的目标配置。

真值发现方法，通过估计每个信息源的可靠度然后整合相关信息，可以从众多信息中推断出最值得相信的信息。本报告所述的真值发现方法基于凸优化理论，其目标函数衡量提供的信息与识别的信息的加权距离，通过最小化此距离函数使聚合信息接近真值，运用优化理论解决并提出有效的OBTD算法，并根据实际数据常有的长尾现象，提出更加可靠的置信度感知真值发现算法

凸优化matlab代码轨迹凸可行集算法 这是用于运动规划实时优化的凸可行集算法的实现（Changliu et al.2018）（）。 我的项目合作伙伴（）和我还扩展了该算法，以为多个智能体生成优化的轨迹而不会发生碰撞。 该项目是宾夕法尼亚大学的一门课程，因此由于学术诚信政策，该代码无法公开显示。 我们在论文上的9页报告和扩展结果在这里（）链接，在下面的段落中，我将对该算法进行概述。 算法 凸可行集算法是一种用于解决具有凸目标函数和非凸约束的运动规划问题的快速算法。 它将非凸问题转化为一系列凸问题，并迭代求解。 它是通过在非凸域内找到凸可行集并将它们作为凸优化问题求解直到收敛而做到的。 本文中的这张图很好地形象化了此过程： 执行 在我们的实现中，我们将目标函数表述为二次函数，该函数对在规划范围内遵循给定轨迹所必需的加速度进行了惩罚。 这样就形成了平滑而短的轨迹，从而完全避免了障碍。 给定场景的最终轨迹可以在此处看到，其中灰色框是障碍物，细线是先前迭代的解，而收敛的解以黑色显示： 我们将CFS实现的性能与使用Matlab的fmincon的内部点方法进行了比较。 我们在两种不同的计划方案上测

凸优化matlab代码轨迹凸可行集算法 这是用于运动规划实时优化的凸可行集算法的实现（Changliu et al.2018）（）。 我的项目合作伙伴（）和我还扩展了该算法，以为多个智能体生成优化的轨迹而不会发生碰撞。 该项目是宾夕法尼亚大学的一门课程，因此由于学术诚信政策，该代码无法公开显示。 对我的工作细节感兴趣的招聘人员可以通过与我联系。 我们在论文上的9页报告和扩展结果在这里（）链接，在下面的段落中，我将对该算法进行概述。 算法 凸可行集算法是一种用于解决具有凸目标函数和非凸约束的运动规划问题的快速算法。 它将非凸问题转化为一系列凸问题，并迭代求解。 它是通过在非凸域内找到凸可行集并将它们作为凸优化问题求解直到收敛而做到的。 本文中的这张图很好地形象化了此过程： 执行 在我们的实现中，我们将目标函数表述为二次函数，该函数对在规划范围内遵循给定轨迹所必需的加速度进行了惩罚。 这样就形成了平滑而短的轨迹，从而完全避免了障碍。 给定场景的最终轨迹可以在此处看到，其中灰色框是障碍物，细线是先前迭代的解，而收敛的解以黑色显示： 我们将CFS实现的性能与使用Matlab的fmincon的内

CVX工具箱的使用说明，在matlab下求解凸优化问题使用，是斯坦福大学Boyd教授开发的工具箱，很容易上手。