日前，我校人工智能研究院刘光宇教授作为一作论文“Fast and Smooth Trajectory Planning For a Class of Linear Systems Based on Parameter and Constraint Reduction”发表于AMCS期刊(全称为 International Journal of Applied mathematics and Computer Science)。
快速平滑的轨迹规划对于现代控制系统至关重要，例如导弹、飞行、机器人和AGV。基于样条拟合的直接法，具有便捷、普适的优点且能保证规划轨迹的光滑性，但是此类方法通常会引入了大量冗余约束和参数，导致计算成本较高，难以满足快速性要求。该团队提出了一种改进方案，该方案基于截断幂函数特性，通过消除等式约束，降低寻优空间的维度，同时增强了可行解在寻优空间中的稠密性，从而减少了寻优过程的时间损耗。该方法应用到刘光宇教授团队承担的国家基金重大仪器研制项目资助下的并联机器人平台，与其他基于样条拟合的轨迹规划方法相比，改进方法在快速性和全局寻优等方面更具优势，在机器人、无人机等领域具有开阔的应用前景。