LQR和iLQR、DDP
LQR直接通過backward和forward 過程給出最控制率和軌跡，而iLQR初始化一條軌跡，然后用LQR動態優化這條軌跡，直到找到最優解； LQR是在環境線性化模型、cost function二次型情況下進行的，可能不能表示真是環境的情況； 於是，近似於數值優化中的思路，iLQR是將環境 ...
原文：LQR要點
新的 A 變成着了這樣：Ac A KB 基於對象：狀態空間形式的系統 能量函數 ：也稱之為目標函數 Q：半正定矩陣，對角陣 允許對角元素出現 R：正定矩陣，QR其實就是權重 下面這段話可能會加深對LQR的理解： 當 是一維的， 就變成 我們的目的是使能量函數J最小，那么 和 都要最小，則t趨近無窮時，x要趨近 ，要保證 為一個最小定值那么 要很大， 越大 衰減速度也就越快 同理增大 ， 就會變小 ...
2018-05-21 13:29 0 1153 推薦指數：
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