Sammanfattning av denna webbsida: Denna artikel presenterar en Successiv Convexification (SCvx) algoritm för att lösa en klass av icke-konvexa optimala kontrollproblem med vissa typer av tillstånd begränsningar. Källor till icke konvexitet kan inkludera icke-linjär dynamik och icke-konvexa tillstånd/kontrollbegränsningar. För att ta itu med den utmaning som icke-konvexitet innebär använder vi oss först av exakt strafffunktion för att hantera den icke-linjära dynamiken. Sedan den föreslagna algoritmen successivt konvexerar problemet via ett projekt-och-linjärisera förfarande. Således en ändlig dimensional konvex programmering subproblem är löst vid varje succession, som kan göras effektivt med snabba Interior Point Method (IPM) lösare. Global konvergens till en lokal optimal visas med vissa konvexitetsantaganden, som är nöjda med ett brett spektrum av optimala kontrollproblem. Den föreslagna algoritmen är särskilt lämplig för att lösa problem med banplanering med kollisionshindrande begränsningar. Genom numeriska simuleringar visar vi att algoritmen konvergerar tillförlitligt efter bara några få successioner. Således med kraftfulla IPM-baserade anpassade lösare, algoritmen kan implementeras ombord för realtid autonoma styrapplikationer.
I REF presenteras en successiv konvexiseringsalgoritm för rörelseplaneringsproblem där dynamiken och hinderbegränsningarna beskrivs med konvexa funktioner.
Successive Convexification of Non-Convex Optimal Control Problems with State Constraints
{'venue': 'IFAC-PapersOnLine, Volume 50, Issue 1, July 2017, Pages 4063-4069, ISSN 2405-8963', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}