Symplectic Pseudospectral Methods for Optimal Control : Theory and Applications in Path Planning
Idioma: inglés
Editorial: Springer, 2020
Serie: Libro 53 de 56 - Intelligent Systems, Control and Automation: Science and Engineering
- Tapa dura
- Nuevo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The book focuses on symplectic pseudospectral methods for nonlinear optimal control problems and their applications. Both the fundamental principles and engineering practice are addressed. Symplectic pseudospectral methods for nonlinear optimal control problems with complicated factors (i.e., inequality constraints, state-delay, unspecific terminal time, etc.) are solved under the framework of indirect methods. The methods developed here offer a high degree of computational efficiency and accuracy when compared with popular direct pseudospectral methods. The methods are applied to solve optimal control problems arising in various engineering fields, particularly in path planning problems for autonomous vehicles. Given its scope, the book will benefit researchers, engineers and graduate students in the fields of automatic control, path planning, ordinary differential equations, etc.
N° de ref. del artículo 9789811534379
- Título
- Symplectic Pseudospectral Methods for Optimal Control : Theory and Applications in Path Planning
- Autor
- Haijun Peng
- Editorial
- Springer
- Año de publicación
- 2020
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 9811534373
- ISBN 13
- 9789811534379
- Peso del artículo
- 459 gramos
- Dimensiones
- 241x160x17 mm
- Serie
- Libro 53 de 56: Intelligent Systems, Control and Automation: Science and Engineering
The book focuses on symplectic pseudospectral methods for nonlinear optimal control problems and their applications. Both the fundamental principles and engineering practice are addressed. Symplectic pseudospectral methods for nonlinear optimal control problems with complicated factors (i.e., inequality constraints, state-delay, unspecific terminal time, etc.) are solved under the framework of indirect methods. The methods developed here offer a high degree of computational efficiency and accuracy when compared with popular direct pseudospectral methods. The methods are applied to solve optimal control problems arising in various engineering fields, particularly in path planning problems for autonomous vehicles. Given its scope, the book will benefit researchers, engineers and graduate students in the fields of automatic control, path planning, ordinary differential equations, etc.
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Acerca del autor
Jie Liu was born in Huanggang, China. He received the Ph.D. degree in aerospace science and technology from Naval Aeronautical University, Yantai, China, in 2019. He is currently working in Academy of Military Sciences, Beijing, China. His research interests cover the control of Unmanned Ground Systems, path planning for robots, and optimal control, as well as related fields such as the process industry control and automation. He has authored or co-authoredover 10 publications in journals.
Haijun Peng was born in Handan, China. He received the Ph.D. degree in dynamics and control from Dalian University of Technology, Dalian, China, in 2012. He is currently a Professor with the Department of Engineering Mechanics, and fixed personnel in State Key Laboratory of Structural Analysis for Industrial Equipment, Dalian University of Technology, Dalian, China. His research interests cover the optimal control, multibody dynamics, and robot system. He has authored or co-authored over 50 publications in journals, and received one best paper award.
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