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Sampling Augmented Bilevel Trajectory Optimization for Constrained Quadrotor Flights
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PRE
AI
DOI：10.1109/LRA.2026.3677754.png)
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摘要
En 中文
在非凸约束下通过一系列航路点规划平滑轨迹具有挑战性，这归因于系数优化与时间分配之间的耦合。现有的基于梯度的样条轨迹优化方法易受局部极小值和不良初始值的影响，或受限于复杂的梯度计算。我们提出了一种采样增强的两层优化（SABO）方法，该方法将基于梯度的优化与相关的时空采样相结合，以提高鲁棒性和最优性。通过时间归一化，系数优化的闭式解变为段持续时间的显式函数，而Hessian矩阵则与它们的幂次成线性关系，从而能够进行解析的两层梯度计算，而无需使用有限差分或线性化约束。随后，在梯度诱导解的周围执行相关变异，以进一步探索受约束的时空空间，并通过样本投影和协方差矩阵自适应来引导采样朝向低成本、可行区域。仿真结果表明，SABO在最优性和鲁棒性方面优于现有方法。我们在四旋翼飞行实验中验证了SABO的有效性。
Keyword:
Aerial systems: applications
constrained motion planning
normalized bilevel optimization
spatio-temporal sampling
期刊
I
IF:
5.3
论文数:
1.9K
被引数:
3.9W
机构
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