具身智能arXiv cs.RO4 天前
LEAP: Gradient Flow Augmented Lagrangian Trajectory Optimization for Contact Constrained Robots
LEAP 提出用梯度流增强拉格朗日方法求解接触约束机器人的轨迹优化问题，通过伪谱配点与原始-对偶梯度流替代传统牛顿/SQP 求解，解决摩擦锥约束下初始猜测敏感和关节规模扩展差的问题，在五类机器人基准上全部求解成功并加速，值得机器人控制与优化领域关注。
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具身智能arXiv cs.RO4 天前
Optimally Trading Energy for Information through Speed Trajectory Optimization of Sustainably Powered Mobile Robots
该论文研究可持续供能的移动机器人如何在固定闭合路径上优化速度轨迹，以在能量采集与信息获取之间取得最优权衡。作者将问题建模为周期最优控制问题，结合超线性推进成本与信息增益/衰减，基于信息论中的清晰度指标推导最优控制必要条件，并给出高速信息极限等性质，最后以切萨皮克湾盐度持续监测仿真验证。