Abstract-Recent framsteg i den direkta beräkningen av Lyapunov funktioner med hjälp av konvex optimering gör det möjligt att effektivt utvärdera regioner av stabilitet för släta icke-linjära system. Här presenterar vi en feedback motion planeringsalgoritm som använder dessa resultat för att effektivt kombinera lokalt giltiga linjära regulatorer (LQR) till en icke-linjär återkopplingspolicy som probabilistiskt täcker det nåbara området av ett (begränsat) tillstånd utrymme med en region av stabilitet, som intygar att alla inledande villkor som är kapabla att nå målet kommer att stabiliseras till målet. Vi undersöker egenskaperna hos denna systematiska icke-linjära responsstyrningsdesignalgoritm på enkla underaktiverade system och diskuterar potentialen för kontroll av mer komplicerade kontrollproblem som t.ex. tvåstegs gång.
Tedrake REF föreslog LQRTree-algoritmen som kombinerar lokalt giltiga linjära regulatorer (LQR) i en icke-linjär återkopplingspolicy för att täcka ett större område av stabilitet.
LQR-Trees: Feedback motion planning on sparse randomized trees
{'venue': 'in In Proceedings of Robotics: Science and Systems (RSS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}