LEARNING
弹性ODYN：面向机器人不可行控制与学习的可微优化
Aristotelis Papatheodorou, Jose Rojas, Ioannis Havoutis, Carlos Mastalli
- 发表年份
- 2026
- 访问权限
- 开放获取
摘要
本文提出Elastic ODYN，一种通过平滑平方ℓ2弹性松弛处理不可行二次规划（QP）的原对偶非内点求解器，确保在病态和退化条件下保持良态，并收敛到最接近可行解。基于此框架，开发了可微QP层Elastic OdynLayer和不可行感知的SQP方法Elastic OdynSQP，有效解决机器人控制中的约束冲突和奇异接触问题。
关键词
differentiable optimizationinfeasible QPelastic relaxationrobotics controlSQP
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