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直线一级倒立摆的时间最优控制起摆设计仿真图

基于控制向量参数化(CVP)方法,研究了计算机数控(CNC)系统光滑时间最优轨迹规划方法.通过在规划问题中引入加加速度约束,实现轨迹的光滑给进.引入时间归一化因子,将加加速度约束的时间最优轨迹规划问题转化为固定时间的一般性最优控制问题.以路径参数对时间的三阶导数(伪加加速度)和终端时刻为优化变量,并采用分段常数近似伪加加速度,将最优控制问题转化为一般的非线性规划(NLP)问题进行求解.针对加加速度、加速度等过程不等式约束,引入约束凝聚函数,将过程约束转化为终端时刻约束,从而显著减少约束计算.构造目标和约束函数的Hamiltonian函数,利用伴随方法获得求解NLP问题所需的梯度.

— 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。

基于Bang-Bang原理的时间最优控制问题求解

线性倒立摆模型的时间最优控制，王铁军，张明廉，本文对线性倒立摆模型的时间最优控制进行了研究。对线性倒立摆模型进行约当标准型变换，使之后的直接状态转移公式变得简单。用相

根据机械臂运动学约束，提出了关节空间基于自适应遗传算法(AGA)的3-5-3多项式插值轨迹规划算法。利用运动学约束，以最优时间为目标，针对关节型机器人在静态环境下点到点的轨迹规划问题，利用AGA算法解算多项式插值的时间。通过与基于GA的3-5-3多项式机械臂轨迹规划进化曲线和运动位置、速度、加速度曲线对比，证明该方法在算法收敛、运行平稳度上都有突出优点。

根据机械臂运动约束,提出了关节空间基于改进的自适应和声搜索算法的三次样条插值轨迹规划。该算法采用自适应的记忆库取值概率、微调概率和调节步长产生新解。利用三次样条插值方法构造各关节位移、速度及加速度均连续的轨迹,然后由IAHS算法解算出最优时间。通过与基本和声搜索算法的对比,表明该算法有更强的寻优能力。

这是 bang-bang 控制器的一个例子。 问题陈述取自 Optimal Control Systems by DS Naidu，第 1 页。 306，这是关于质量为“m”的块在无摩擦环境中受到外力 f(t) 时的简单运动。 运动描述如下： m * y''（t）= f（t） 其中，y(t) 是时间 t 时块的位置，因此，y'(t) 和 y"(t) 分别表示块的速度和加速度。 在 Simulink 模型中，x_1 是模块位置 (y) 的状态变量，x_2 是模块速度 (y') 的状态变量。 初始条件可以在它们各自的块中改变。 控制输入​​可以从标记为“控制输入”的范围内可视化。

运动规划算法，时间最优轨迹规划，传感器融合标定算法，另外还包含了自动驾驶学习资料 涵盖感知，规划和控制，ADAS，传感器； 1. apollo相关的技术教程和文档； 2.adas（高级辅助驾驶）算法设计（例如AEB,ACC,LKA等） 3.自动驾驶鼻祖mobileye的论文和专利介绍 4.自动驾驶专项课程（可能是目前最好的自动教师教程），是coursera上多伦多大学发布的自动驾驶专项课程，应该是目前为止非常火非常好的教程了，包含视频，ppt，论文以及代码 5.国家权威机构发布的adas标准，这是adas相关算法系统的标准，也是开发手册。 6.规划控制相关的算法论文介绍 7.等等总共3G多的资