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基于GCN和QP的智能车辆换道决策规划 被引量:1
1
作者 冯付勇 魏超 +1 位作者 吕彦直 何元浩 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期820-827,共8页
考虑动态驾驶场景下车辆间的交互影响,提出了一种基于图卷积网络和二次规划的智能车辆自主换道行为决策与运动规划方法.首先将感兴趣区域进行分层建模,以图结构数据的形式对驾驶场景的全局和局部动态交互信息进行聚合,通过图卷积网络输... 考虑动态驾驶场景下车辆间的交互影响,提出了一种基于图卷积网络和二次规划的智能车辆自主换道行为决策与运动规划方法.首先将感兴趣区域进行分层建模,以图结构数据的形式对驾驶场景的全局和局部动态交互信息进行聚合,通过图卷积网络输出自车应采取的驾驶行为决策指令,然后与运动规划模块结合,基于局部子图划分可通行区域,构建并求解二次规划模型,得到满足运动学约束的无碰撞运动轨迹,最终完成无碰撞自主换道.对提出的方法进行了仿真实验与实车验证,实验结果证明该方法的性能要优于传统的规划方法,具有更好的实验成功率以及场景泛化性能. 展开更多
关键词 智能车辆 换道 行为决策 运动规划 图卷积网络 二次规划
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时变二次规划的鲁棒归零神经网络求解模型
2
作者 黄庚 李旦 张建秋 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第9期2775-2784,共10页
针对时变二次规划问题的离散时间归零神经网络求解模型中差分运算引入的噪声放大的问题,提出一种鲁棒的离散时间归零神经网络求解模型。首先,借助多项式预测滤波器,为差分运算建立状态空间模型。然后,利用对观测噪声鲁棒的卡尔曼滤波器... 针对时变二次规划问题的离散时间归零神经网络求解模型中差分运算引入的噪声放大的问题,提出一种鲁棒的离散时间归零神经网络求解模型。首先,借助多项式预测滤波器,为差分运算建立状态空间模型。然后,利用对观测噪声鲁棒的卡尔曼滤波器,给出鲁棒微分器。当用该鲁棒微分器替代求解模型中的差分运算时,含噪观测对其影响在最大后验概率的意义下最小化。最后,通过仿真实验,验证了所提方法在性能上优于现有的离散时间归零神经网络求解模型,特别是在存在观测噪声条件下。 展开更多
关键词 时变二次规划 归零神经网络 多项式预测滤波器 鲁棒微分器
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基于Delaunay三角剖分与二次规划的无人赛车路径规划
3
作者 张超群 张代胜 张一凡 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期1-9,49,共10页
为了使无人驾驶方程式赛车的性能得到充分发挥且获得较快的圈速,文章采用Delaunay三角剖分法和二次规划求解方法进行路径规划。对感知系统获得的点云数据进行处理,将其三角剖分并剔除外部三角形,选取三角形内部中点进行插值生成道路中线... 为了使无人驾驶方程式赛车的性能得到充分发挥且获得较快的圈速,文章采用Delaunay三角剖分法和二次规划求解方法进行路径规划。对感知系统获得的点云数据进行处理,将其三角剖分并剔除外部三角形,选取三角形内部中点进行插值生成道路中线;将道路中线引入路径优化模型,选取最小曲率路径和最短距离路径2个优化方向进行对比,将优化问题转化为二次规划问题求解。通过仿真实验对2类优化进行速度规划分析,结果表明最小曲率路径条件下能够获得更快的圈速。在试验赛车上使用最小曲率路径优化算法进行验证,证明该算法能够有效合理地规划出平滑适合赛道的路径,满足赛车比赛要求。 展开更多
关键词 赛车 路径规划 速度规划 三角剖分 二次规划
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QP-DMC算法在重介液密度控制中的应用 被引量:4
4
作者 薛东彪 杨洁明 《机械设计与制造》 北大核心 2017年第4期169-172,共4页
由于重介选煤过程中重介悬浮液密度及合介桶液位控制中的相互耦合作用,使得采用PID/人工控制效果不理想。为解决该问题,通过飞升曲线法分别建立清水阀、分流阀及加介阀开度对重介液密度及合介桶液位的阶跃响应模型,采用基于二次规划约... 由于重介选煤过程中重介悬浮液密度及合介桶液位控制中的相互耦合作用,使得采用PID/人工控制效果不理想。为解决该问题,通过飞升曲线法分别建立清水阀、分流阀及加介阀开度对重介液密度及合介桶液位的阶跃响应模型,采用基于二次规划约束优化算法的动态矩阵(QP-DMC)控制器,以清水阀、分流阀及加介阀开度作为三个控制量,重介液密度及合介桶液位作为两个被控量,实现对重介液密度及合介桶液位的联动控制。通过MATLAB进行仿真,结果表明:该控制算法可以使重介液密度及合介桶液位在100s达到稳定值。 展开更多
关键词 重介液密度 合介桶液位 飞升曲线法 二次规划 DMC qp-DMC 联动控制
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结合数据驱动与物理模型的主动配电网双时间尺度电压协调优化控制 被引量:13
5
作者 张剑 崔明建 何怡刚 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期1327-1339,共13页
高比例电动汽车、分布式风电、光伏接入配电网,导致电压频繁地剧烈波动。传统调压设备与逆变器动作速度差异巨大,如何协调是难点问题。该文结合数据驱动与物理建模方法,提出一种配电网双时间尺度电压协调优化控制策略。针对短时间尺度(... 高比例电动汽车、分布式风电、光伏接入配电网,导致电压频繁地剧烈波动。传统调压设备与逆变器动作速度差异巨大,如何协调是难点问题。该文结合数据驱动与物理建模方法,提出一种配电网双时间尺度电压协调优化控制策略。针对短时间尺度(min级)电压波动,以静止无功补偿器、分布式电源无功功率为决策变量,以电压二次方偏差最小为目标函数,针对平衡与不平衡配电网,基于支路潮流方程,计及物理约束构建了二次规划模型。针对长时间尺度(h级)电压波动,以电压调节器匝比、可投切电容电抗器挡位、储能系统充放电功率为动作,当前时段配电网节点功率为状态,节点电压二次方偏差为代价,构建了马尔可夫决策过程。为克服连续-离散动作空间维数灾,提出了一种基于松弛-预报-校正的深度确定性策略梯度强化学习求解算法。最后,采用IEEE 33节点平衡与123节点不平衡配电网验证了所提出方法的有效性。 展开更多
关键词 智能配电网 电压控制 深度强化学习 二次规划 双时间尺度
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凸近似避障及采样区优化的智能车辆轨迹规划 被引量:5
6
作者 张宜旭 田国富 王海涛 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第1期348-358,共11页
针对结构化道路下作匀速运动的智能车辆避障轨迹规划问题,提出一种基于凸近似避障原理及采样区域优化的智能车辆轨迹规划方法。引入凸近似避障原理,得到轨迹可行域范围;将采样区域分为静态采样区、动态采样区两部分,并根据障碍物运动状... 针对结构化道路下作匀速运动的智能车辆避障轨迹规划问题,提出一种基于凸近似避障原理及采样区域优化的智能车辆轨迹规划方法。引入凸近似避障原理,得到轨迹可行域范围;将采样区域分为静态采样区、动态采样区两部分,并根据障碍物运动状态,另外划分动态、静态障碍物采样区;采用“动态规划(DP)+二次规划(QP)”思想求解轨迹:利用五次多项式对采样点依次连接,建立动态规划代价函数并筛选得到粗略轨迹;通过二次规划及约束条件的构造,对粗略轨迹进行平滑,最终得到最优轨迹。仿真结果表明:对于静态、低速、动态三种障碍物,该车能够有效地得到平滑轨迹并避开障碍物。 展开更多
关键词 轨迹规划 Frenet坐标系 凸近似避障原理 动态规划 二次规划
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支持向量机的一种快速分类算法 被引量:15
7
作者 张战成 王士同 +1 位作者 邓赵红 Chung Fu-lai 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第9期2181-2186,共6页
传统支持向量机分类过程的计算量和支持向量的个数成正比,当支持向量较多时,其分类过程的计算比较耗时。该文基于支持向量的稀疏性,证明了对支持向量压缩时,收紧新的快速决策函数和原始决策函数之间的误差等价于在样本空间对原始支持向... 传统支持向量机分类过程的计算量和支持向量的个数成正比,当支持向量较多时,其分类过程的计算比较耗时。该文基于支持向量的稀疏性,证明了对支持向量压缩时,收紧新的快速决策函数和原始决策函数之间的误差等价于在样本空间对原始支持向量进行K均值聚类操作,据此提出了一种约简支持向量的快速分类算法FD-SVM(Fast Decision algorithm of Support Vector Machine),该算法首先对原始的支持向量进行特定比例的K均值聚类操作,聚类的中心为约简后新的支持向量,按照分类误差最小的原则构建优化模型,用二次规划方法求解得到新的支持向量的系数。标准数据集上的实验表明,保持分类精度的损失在统计意义上不明显的前提下,FD-SVM可以有效压缩支持向量的数量,提高分类速度。 展开更多
关键词 支持向量机 快速分类 稀疏性 K均值聚类 二次规划
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基于正则化方法的电池阻抗谱弛豫时间分布解析 被引量:7
8
作者 王晟 闫帅 +2 位作者 李浩秒 王康丽 蒋凯 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第9期3177-3187,共11页
对电池特性的深刻认识是电池应用研究的重要基础,而弛豫时间分布(distribution of relaxation times,DRT)法是解析电池阻抗谱(electrochemical impedance spectroscopy,EIS)、提取电极过程动力学信息和电池建模的有效手段。然而,DRT函... 对电池特性的深刻认识是电池应用研究的重要基础,而弛豫时间分布(distribution of relaxation times,DRT)法是解析电池阻抗谱(electrochemical impedance spectroscopy,EIS)、提取电极过程动力学信息和电池建模的有效手段。然而,DRT函数的求解是一个典型的不适定问题,经典的数值积分方法无法保证解的存在性或唯一性。首先采用分段线性插值近似连续的DRT函数;再通过正则化方法改善问题的不适定性,将DRT函数的求解归结为严格的凸二次规划(quadratic programming,QP)问题;进而运用有效集法(active set method,ASM)得到DRT函数的最优近似解。基于该方法解析液态金属电池的阻抗谱,并简要分析其内阻特性。研究结果表明:该方法为全局收敛,收敛速度快,计算精度高;得到的DRT函数近似解既精确、稳定,又具有明确的物理意义。在电池机理分析和建模中,该方法具有显著的潜在应用价值。 展开更多
关键词 弛豫时间分布 阻抗谱 正则化 二次规划 有效集法
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基于超球的支持向量机增量学习算法 被引量:2
9
作者 徐喆 毛志忠 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第1期16-19,共4页
支持向量机方法已经成功地应用于解决分类和回归问题,但是在训练支持向量机时需要求解二次规划问题,使得支持向量机的训练时间过长,训练样本量越大,这个缺陷越明显.将超球方法与回归支持向量机相结合,提出一种增量学习的新方法.该方法... 支持向量机方法已经成功地应用于解决分类和回归问题,但是在训练支持向量机时需要求解二次规划问题,使得支持向量机的训练时间过长,训练样本量越大,这个缺陷越明显.将超球方法与回归支持向量机相结合,提出一种增量学习的新方法.该方法使用两个同心超球缩减训练集,以达到提高训练速度的目的.通过分析表明,这种新的增量学习方法较普通支持向量机训练方法有较低的计算复杂度.实验结果表明,该算法可以在不降低预测准确性的同时减少大量建模时间. 展开更多
关键词 增量学习 支持向量机 二次规划 超球 回归
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基于聚类的快速支持向量机训练算法 被引量:1
10
作者 曾志强 高济 谢彦麒 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第4期1253-1256,共4页
支持向量机(support vectormachine,SVM)具有良好的泛化性能而被广泛应用于机器学习及模式识别领域。然而,当训练集较大时,训练SVM需要极大的时间及空间开销。另一方面,SVM训练所得的判定函数取决于支持向量,使用支持向量集取代训练样... 支持向量机(support vectormachine,SVM)具有良好的泛化性能而被广泛应用于机器学习及模式识别领域。然而,当训练集较大时,训练SVM需要极大的时间及空间开销。另一方面,SVM训练所得的判定函数取决于支持向量,使用支持向量集取代训练样本集进行学习,可以在不影响结果分类器分类精度的同时缩短训练时间。采用混合方法来削减训练数据集,实现潜在支持向量的选择,从而降低SVM训练所需的时间及空间复杂度。实验结果表明,该算法在极大提高SVM训练速度的同时,基本维持了原始分类器的泛化性能。 展开更多
关键词 二次规划 无监督聚类 权值 距离阈值 潜在支持向量
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基于数据驱动与物理模型的主动配电网双时间尺度协调优化 被引量:16
11
作者 张剑 崔明建 +1 位作者 姚潇毅 何怡刚 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2023年第20期64-71,共8页
高比例间歇性分布式电源与电动汽车接入配电网时,容易导致功率与电压频繁、快速、剧烈波动。文中结合数据驱动与物理建模方法,提出了一种配电网双时间尺度有功无功协调优化策略。针对短时间尺度(分钟级或秒级)的功率波动,以静止无功补... 高比例间歇性分布式电源与电动汽车接入配电网时,容易导致功率与电压频繁、快速、剧烈波动。文中结合数据驱动与物理建模方法,提出了一种配电网双时间尺度有功无功协调优化策略。针对短时间尺度(分钟级或秒级)的功率波动,以静止无功补偿器、分布式电源无功功率为决策变量,以网损最小为目标函数,计及物理约束,针对平衡与不平衡配电网分别构建了二阶锥与二次规划模型。针对长时间尺度(小时级)的优化,以有载调压变压器分接头变比、可投切电容电抗器挡位、储能系统充放电功率为动作,以网损为代价,计及节点电压越限惩罚,构建了马尔可夫决策过程。为克服连续-离散动作空间维数灾,采用一种基于松弛-预报-校正的深度确定性策略梯度强化学习求解算法。通过IEEE 33节点与IEEE 123节点配电系统验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 主动配电网 分布式电源 深度强化学习 二阶锥规划 二次规划
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最大熵矢量量化及其在TMS320DM642上的实现 被引量:1
12
作者 汪全全 王靖琰 李勇平 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2012年第6期639-645,共7页
为了克服传统的矢量量化方法存在的信息损失量大及二次规划(Quadratic pragramming,QP)量化方法计算复杂度大等缺点,提出了一种新的量化方法——最大熵量化。这种量化方法一方面能将量化权值的熵最大化,从而确保在没有先验知识的情况下... 为了克服传统的矢量量化方法存在的信息损失量大及二次规划(Quadratic pragramming,QP)量化方法计算复杂度大等缺点,提出了一种新的量化方法——最大熵量化。这种量化方法一方面能将量化权值的熵最大化,从而确保在没有先验知识的情况下不会造成太多量化误差;另一方面则考虑了矢量集合在时间空间上的分布关系。本文在TMS320DM642处理器上实现了这种算法,并进行了一系列的算法和程序层的优化。在基于图像的目标识别应用中的实验证明,最大熵矢量量化算法及其在TMS320DM642上的实现,不仅能提高识别的性能,而且能满足实时性的要求。 展开更多
关键词 矢量量化 最大熵 qp量化 0-1量化 目标函数
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大规模结构化二次规划并行算法
13
作者 李捷 李陶深 杨林峰 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第16期48-50,共3页
在内点算法(IPM)框架基础上,分析具有分块带边结构系数矩阵与箭形结构二次项的二次规划(QP)问题,导出其既约与最简既约修正方程。对既约修正方程系数矩阵进行置换,使其具有箭形分块结构,并结合该结构与解耦技术给出修正方程的并行求解算... 在内点算法(IPM)框架基础上,分析具有分块带边结构系数矩阵与箭形结构二次项的二次规划(QP)问题,导出其既约与最简既约修正方程。对既约修正方程系数矩阵进行置换,使其具有箭形分块结构,并结合该结构与解耦技术给出修正方程的并行求解算法,设计QP问题的并行IPM结构。在集群环境下的数值实验结果表明,该算法具有较好的加速比和可扩展性,适合求解大规模结构化QP问题。 展开更多
关键词 二次规划 分块带边矩阵 并行算法 解耦 既约修正方程
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一种基于信道盲估计的簇内协同节点的选择方法
14
作者 钟晓强 张青波 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2013年第6期1266-1269,共4页
针对能量受限的无线传感器网络,提出一种能耗较低的簇内协作节点的选择方案.该方案先根据预设的能量阈值确定可选的协同节点集,再采用一种数据量要求小的盲信道估计算法,分别估计出这些可选簇内协同节点与簇首节点间的信道信息.通过把... 针对能量受限的无线传感器网络,提出一种能耗较低的簇内协作节点的选择方案.该方案先根据预设的能量阈值确定可选的协同节点集,再采用一种数据量要求小的盲信道估计算法,分别估计出这些可选簇内协同节点与簇首节点间的信道信息.通过把盲无线信道估计问题先转化为一个无约束的优化问题,再采用二次规划迭代重加权方法解决该优化问题,有效地盲恢复出无线信道信息.该算法对数据量的要求小,能有效减少无线传感器网络的能耗,选择剩余能量大于阈值,信道增益最好的节点作为簇首节点的簇内协作节点.理论分析和数学建模仿真结果表明,在不增加运算量的前提下,借助很小的数据量,新方法能获得节点间的信道信息,而且有很好的抗干扰性. 展开更多
关键词 无线传感器网络 协作通信 信道盲估计 二次规划
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基于阴影域的搜索树检测算法
15
作者 李小文 范艺芳 侯宁宁 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第5期1400-1404,共5页
大规模多输入多输出(MIMO)系统中,随着天线数目的增加,传统的信号检测算法的检测性能大幅度下降,复杂度呈指数增长,且不适用于高阶调制。针对大规模MIMO场景,基于阴影域思想提出一种结合二次规划(QP)与分支界限(BB)算法的搜索树检测算... 大规模多输入多输出(MIMO)系统中,随着天线数目的增加,传统的信号检测算法的检测性能大幅度下降,复杂度呈指数增长,且不适用于高阶调制。针对大规模MIMO场景,基于阴影域思想提出一种结合二次规划(QP)与分支界限(BB)算法的搜索树检测算法。首先,构造QP模型,并针对一阶QP算法后的解向量,提取落入阴影域的不可靠符号;然后,将落入阴影域的不可靠符号进行BB搜索树检测以求得最优解;同时,为了降低复杂度,提出三种搜索树修剪策略,在性能和复杂度之间折中选择。仿真结果表明,在大规模MIMO场景下,在调制阶数为6的正交幅度调制(QAM)时,提出的基于阴影域搜索树检测算法比QP算法提升了约20 dB的性能增益,在256QAM调制时,比QP算法提升了约21 dB的性能增益,验证了算法对高阶调制的适应性,同时,与传统的搜索树算法相比,使用相同修剪策略,复杂度降低了50%左右。 展开更多
关键词 多输入多输出 二次规划 阴影域 分支界限 高阶调制
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基于图形处理器的视频二值概率分割
16
作者 李金静 陈庆奎 +1 位作者 刘宝平 刘伯成 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第11期3187-3193,共7页
针对现有视频二值分割算法分割性能过低的问题,提出了一种基于GPU的视频实时二值概率分割算法。该算法通过规范化视频帧中每个像素属于前景类和背景类的概率大小,实现了基于二次马尔可夫测量场(QMMF)模型的视频实时二值概率分割。首先... 针对现有视频二值分割算法分割性能过低的问题,提出了一种基于GPU的视频实时二值概率分割算法。该算法通过规范化视频帧中每个像素属于前景类和背景类的概率大小,实现了基于二次马尔可夫测量场(QMMF)模型的视频实时二值概率分割。首先分别为不同场景的视频帧提出了两种概率模型,即静态背景概率模型(SBLM)和动态背景概率模型(UBLM);然后,通过光照矫正算法颜色转换、阴影抑制算法阴影检测以及伪装检测算法来计算每个像素属于背景类的概率值;最后,通过Gauss-Seidel模型迭代计算出了使能量函数取得最小值的背景概率值进而得到像素的二值化值。此外,为了提高算法分割的准确性,该算法包含了对光照突变、投射阴影以及伪装情况的实时处理。同时,为了满足算法的实时性要求,在NVIDIA GPU上并行实现了该算法。验证了所提算法的分割性能即算法分割的正确性,测试了算法的GPU执行时间。实验结果表明,在算法分割完整性方面Vi Be+和GMM+的平均漏检率和平均误检率分别是QMMF的3倍和6倍;在算法执行时间方面Vi Be+和GMM+的平均GPU执行时间大约是QMMF的1.3倍。此外,还计算了QMMF算法的GPU加速比约为76.8。 展开更多
关键词 二值分割 二次规划 二次马尔可夫测量场模型 概率 Gauss-Seidel模型 统一计算设备架构
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小型无人直升机的模型预测控制算法研究 被引量:8
17
作者 刘富春 高焕丽 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第10期1538-1545,共8页
针对无人直升机在阵风干扰环境中的姿态控制精度低的问题.本文将非线性刚体动力学模型在悬停点应用小扰动理论得到了线性化数学模型.考虑系统输入输出和控制量约束,采用模型预测控制将控制器的设计问题转化为每个采样时刻求解一个带不... 针对无人直升机在阵风干扰环境中的姿态控制精度低的问题.本文将非线性刚体动力学模型在悬停点应用小扰动理论得到了线性化数学模型.考虑系统输入输出和控制量约束,采用模型预测控制将控制器的设计问题转化为每个采样时刻求解一个带不等式和等式约束的凸二次规划问题.通过设计终端状态约束解决了有限时域模型预测控制(model predictive control, MPC)算法的稳定性问题,并通过引入松弛变量使得约束优化问题更容易求解.随机和常值阵风干扰下无人机悬停仿真验证了本文MPC预测控制器具有幅度不超过0.25 m/s的良好干扰抑制能力,性能明显优于线性二次型调节器(linear-quadratic regulator, LQR). 展开更多
关键词 无人直升机 数学建模 模型预测控制 凸优化 二次规划问题
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基于ADMM算法的航空发动机模型预测控制 被引量:6
18
作者 单睿斌 李秋红 +2 位作者 何凤林 冯海龙 管庭筠 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期1240-1247,共8页
为了提升航空发动机非线性模型预测控制(MPC)的实时性,将交替方向乘子法(ADMM)应用于模型预测控制的滚动优化中。基于状态空间模型构造预测方程,通过引入辅助变量和对偶变量,将二次型性能指标和发动机约束改写为适合ADMM算法求解的形式... 为了提升航空发动机非线性模型预测控制(MPC)的实时性,将交替方向乘子法(ADMM)应用于模型预测控制的滚动优化中。基于状态空间模型构造预测方程,通过引入辅助变量和对偶变量,将二次型性能指标和发动机约束改写为适合ADMM算法求解的形式。在航空发动机部件级模型上开展的仿真结果表明,基于ADMM算法的单变量模型预测能够实现对指令信号的高性能跟踪和约束的有效管理。相比于内点法(IPM),ADMM算法在滚动优化过程中,在不同控制指令下,均具有更高的实时性,且在预测时域增加的情况下,计算耗时增加更少,验证了其在模型预测控制中应用的有效性。 展开更多
关键词 航空发动机 模型预测控制 交替方向乘子法(ADMM) 二次规划(qp) 实时性
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Compliant landing of a trotting quadruped robot based on hybrid motion/force robust control 被引量:2
19
作者 郎琳 王剑 +1 位作者 韦庆 马宏绪 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2016年第8期1970-1980,共11页
A compliant landing strategy for a trotting quadruped robot on unknown rough terrains based on contact force control is presented. Firstly, in order to lower the disturbance caused by the landing impact force, a landi... A compliant landing strategy for a trotting quadruped robot on unknown rough terrains based on contact force control is presented. Firstly, in order to lower the disturbance caused by the landing impact force, a landing phase is added between the swing phase and the stance phase, where the desired contact force is set as a small positive constant. Secondly, the joint torque optimization of the stance legs is formulated as a quadratic programming(QP) problem subject to equality and inequality/bound constraints. And a primal-dual dynamical system solver based on linear variational inequalities(LVI) is applied to solve this QP problem. Furthermore, based on the optimization results, a hybrid motion/force robust controller is designed to realize the tracking of the contact force, while the constraints of the stance feet landing angles are fulfilled simultaneously. Finally, the experiments are performed to validate the proposed methods. 展开更多
关键词 trotting quadruped robots compliant landing joint torque optimization quadratic programmingqp hybrid motion/force robust control
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车辆自动驾驶纵向运动控制优化及求解算法 被引量:9
20
作者 王韬 曲大义 +2 位作者 徐胜 贾彦峰 宋慧 《中国工程机械学报》 北大核心 2022年第1期30-34,39,共6页
针对车辆自动驾驶纵向运动控制开发一款快速求解器,建立了车辆纵向运动模型、纵向运动模型预测控制(MPC)优化问题和二次规划(QP)模型,并采用欧氏投影、拉格朗日松弛法处理不等式和等式约束,将原优化问题转化为拉格朗日对偶问题;基于Nest... 针对车辆自动驾驶纵向运动控制开发一款快速求解器,建立了车辆纵向运动模型、纵向运动模型预测控制(MPC)优化问题和二次规划(QP)模型,并采用欧氏投影、拉格朗日松弛法处理不等式和等式约束,将原优化问题转化为拉格朗日对偶问题;基于Nesterov快速梯度法设计了拉格朗日对偶问题求解算法,并对算法参数进行了分析,采用试验数据集对算法求解器进行了运行试验。结果表明:通过对优化变量进行线性变换求得最小李普希茨常数,或通过自适应搜索确定该常数的合理值,可以加速求解器收敛;采用热起动技术和合理地设置停止准则也可以显著改进求解器性能。设计的求解器可以有效地解决车辆自动驾驶纵向运动MPC的实现问题。 展开更多
关键词 自动驾驶 纵向运动控制优化 模型预测控制(MPC) 二次规划(qp) 求解算法
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