优化问题中的 KKT 条件解读
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KKT(Karush-Kuhn-Tucker Conditions)条件在最优化尤其是凸优化问题中大名鼎鼎, 那么这个条件是怎么来的, 怎么理解它的本质, 以及如何应用它, 相信很多刚入门凸优化的同学跟我抱有相同的疑问. 我整理了以上问题的自己的理解.
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KKT(Karush-Kuhn-Tucker Conditions)条件在最优化尤其是凸优化问题中大名鼎鼎, 那么这个条件是怎么来的, 怎么理解它的本质, 以及如何应用它, 相信很多刚入门凸优化的同学跟我抱有相同的疑问. 我整理了以上问题的自己的理解.
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本文为 Apollo Open Space Planner 介绍的第二部分 warm start, 即根据上一篇 Hybrid A* 搜索的结果优化出较好的 initial guess 以便优化主体模型时能快速收敛.
本篇介绍基于 IPOPT 求解器的优化过程.
公式推导请参考上 2 篇博文: 1, 2.
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本文记录一下《TDR-OBCA: A Reliable Planner for Autonomous Driving in Free-Space Environment》论文的阅读与公式推导.
所的出来的模型为 Apollo open space planner 代码依据.
改进 H-OBCA(参见研读推导论文博客)模型:
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本文记录一下《Optimization-Based Collision Avoidance》的阅读与公式推导.
此论文是 Apollo open space planner 中的模型原型.
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分段五次螺旋线非线性优化拟合(基于 Apollo)
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非线性优化求解器 IPOPT 的介绍与安装及其 C++ 官方接口介绍
本文参考 Apollo 的算法, 实现了对 5 次 Spline 样条曲线光滑算法的 Demo.