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最优轨迹控制算法在智能系统中的应用
目录
一、文档概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2智能系统发展概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
1.3轨迹控制的基本概念界定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
1.4最优轨迹控制算法研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
二、核心理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
2.1系统建模与动态特性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
2.2优化控制理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
2.3最优控制数学框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
2.4预备知识回顾．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
三、主要最优轨迹控制算法详解．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
3.1基于模型的优化方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
3.1.1拉格朗日乘数法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
3.1.2卡尔曼滤波及其扩展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
3.2基于性能评价的智能优化技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
3.2.1神经网络优化算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
3.2.2遗传算法框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
3.3基于动态规划的递归求解策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46
3.4模拟退火及其他启发式策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50
3.5鲁棒与自适应轨迹控制技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53
3.5.1状态观测器设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58
3.5.2不确定性模型集成．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．60
四、最优轨迹控制算法在典型智能系统中的集成应用．．．．．．．．．．．62
4.1机器人运动规划与执行．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．64
4.1.1机械臂点位与轨迹跟踪．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．67
4.1.2自主移动机器人路径优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．70
4.2民航与航天飞行器动力学控制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．72
4.2.1飞行路径规划．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．74
4.2.2航天器轨道机动设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．76
4.3智能交通系统中的车辆调度．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．79
4.4医疗设备精准运动控制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．82
4.5其他交叉领域应用探索．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．85
五、算法实现挑战与性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．87
5.1实时性问题分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．89
5.2计算资源需求评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．90
5.3算法鲁棒性与稳定性验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．94
5.4性能指标体系建立与对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．96
六、未来发展趋势与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．99
6.1智能算法与最优理论的深度融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
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