使用 Drake 的麦克纳姆轮式模型的 MPC
MPC for a mecanum wheeled model using Drake
我是 MIT Drake 的新手，我使用 CasADi (ipopt) 作为 MPC 的麦克纳姆轮式模型。
在CasADi中，我可以为优化参数（即初始状态和目标状态）创建一个符号变量。
然后用它来计算状态中的错误，我怎样才能在 Drake 中获得等效的功能？
我肯定见过 drake 中的机械轮，但为它们进行轨迹优化需要一些思考。对于大多数轮式机器人轨迹优化，您希望使用最小坐标模型。我在与 http://underactuated.csail.mit.edu/acrobot.html
相关的笔记本中的 ballbot 示例中简要讨论了这一点
为了制定您的 MPC，我会推荐 http://underactuated.csail.mit.edu/trajopt.html
中的注释
我是 MIT Drake 的新手，我使用 CasADi (ipopt) 作为 MPC 的麦克纳姆轮式模型。
在CasADi中，我可以为优化参数（即初始状态和目标状态）创建一个符号变量。
然后用它来计算状态中的错误，我怎样才能在 Drake 中获得等效的功能？
我肯定见过 drake 中的机械轮，但为它们进行轨迹优化需要一些思考。对于大多数轮式机器人轨迹优化，您希望使用最小坐标模型。我在与 http://underactuated.csail.mit.edu/acrobot.html
相关的笔记本中的 ballbot 示例中简要讨论了这一点为了制定您的 MPC，我会推荐 http://underactuated.csail.mit.edu/trajopt.html
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