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軌跡最適化
ダイナミクス制約の下で、コスト関数を最小化する最適な軌跡（状態と制御のシーケンス）を計算します。方法にはシューティング法（制御のみを最適化）、コロケーション法（状態と制御を共同で最適化）、および微分動的計画法（DDP/iLQR）が含まれます。軌跡最適化は、動作計画、モデル予測制御、および模倣学習用の専門家デモンストレーション生成に使用されます。
ダイナミクス制約の下で、コスト関数を最小化する最適な軌跡（状態と制御のシーケンス）を計算します。方法にはシューティング法（制御のみを最適化）、コロケーション法（状態と制御を共同で最適化）、および微分動的計画法（DDP/iLQR）が含まれます。軌跡最適化は、動作計画、モデル予測制御、および模倣学習用の専門家デモンストレーション生成に使用されます。