盒子君~
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（4）【轨迹优化篇】基于优化理论，梯度下降迭代优化使得轨迹形变方法--Teb_planner、MinimumSnap轨迹生成与优化、无人机的硬软约束后端轨迹优化

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文章目录

  • 系列文章目录
  • 前言
  • 一、梯度下降轨迹优化的泛型过程【约束优化问题】
    • 1.优化泛型原理
    • 2.优化泛型步骤
      • （1）初始轨迹分段与时间分配【复杂的轨迹一般都是分段轨迹】
      • （2）对分段轨迹构建最小目标优化函数，并化简成QP二次规划形式
      • （3）根据约束条件构建等式\不等式约束条件方程
      • （4）二次规划QP求解器求解并得到最终轨迹
      • （5）轨迹评价及轨迹跟踪
  • 二、常用的优化算法
    • 1.基于梯度下降（Gradient）算法
      • （1）梯度的含义
      • （2&#x

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    举例如下： <xml>    <return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>    <return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>    <appid><
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