参考 有模型的强化学习 LQR 和 iLQR ...
LQR直接通过backward和forward 过程给出最控制率和轨迹,而iLQR初始化一条轨迹,然后用LQR动态优化这条轨迹,直到找到最优解 LQR是在环境线性化模型 cost function二次型情况下进行的,可能不能表示真是环境的情况 于是,近似于数值优化中的思路,iLQR是将环境一阶线性化,cost function 二阶泰勒近似,然后利用LQR求极值,在新极值的条件下, 再次将环境一阶 ...
2020-11-11 11:19 0 611 推荐指数:
参考 有模型的强化学习 LQR 和 iLQR ...
新的“A”变成着了这样:Ac = A - KB 基于对象:状态空间形式的系统 能量函数J:也称之为目标函数 Q:半正定矩阵,对角阵(允许对角元素出现0) R:正定矩阵,QR其实就是权重 下面这段话可能会加深对LQR的理解: 当x是一维的,J就变成 我们的目的 ...
mathworks社区中的这个资料还是值得一说的。 我们从几个角度来解析两者关系,简单的说就是MPC是带了约束的LQR. 在陈虹模型预测控制一书中P20中,提到在目标函数中求得极值的过过程中,相当于对输出量以及状态量相当于加的软约束 而模型预测控制与LQR中其中不同的一点 ...
一、启动训练的命令 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=NUM_GPUS_YOU_HAVE train.py ...
前言 Apollo中用到了PID、MPC和LQR三种控制器,其中,MPC和LQR控制器在状态方程的形式、状态变量的形式、目标函数的形式等有诸多相似之处,因此结合自己目前了解到的信息,将两者进行一定的比较。 MPC( Model predictive control, 模型预测控制 ...
Dataparallel 和 DataparallelDistributed 的区别 一、Dataparallel(DP) 1.1 Dartaparallel 的使用方式 Dataparalle ...
已知: 令: 则: 以上三式成立 具体步骤: 状态量最后一行加入“上一时刻的控制量”; A,B根据上述方法变形; Q,R增加维 ...
[源码解析] PyTorch 分布式(17) --- 结合DDP和分布式 RPC 框架 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(17) --- 结合DDP和分布式 RPC 框架 0x00 摘要 0x00 综述 0x01 启动 ...