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轨迹优化基于ESDF的共轭梯度优化算法(附ROSC++Python仿真)

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发表于 2024-9-13 13:52:28 | 显示全部楼层 |阅读模式
目录0专栏介绍1数值优化:共轭梯度法2基于共轭梯度法的轨迹优化2.1障碍约束函数2.2曲率约束函数2.3平滑约束函数3算法仿真3.1ROSC++实现3.2Python实现0专栏介绍🔥课设、毕设、创新竞赛必备!🔥本专栏涉及更高阶的运动规划算法轨迹优化实战,包括:曲线生成、碰撞检测、安全走廊、优化建模(QP、SQP、NMPC、iLQR等)、轨迹优化(梯度法、曲线法等),每个算法都包含代码实现加深理解🚀详情:运动规划实战进阶:轨迹优化篇1数值优化:共轭梯度法共轭梯度法是一种用于解决大型稀疏线性方程组或无约束优化问题的迭代数值方法。它利用了线性代数中的共轭概念,并结合了梯度下降法的思想,以更有效地找到函数的极小值点。形式化地,对于
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