PythonLinearNonlinearControl/IOC/memo.md

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# ラプラス近似
参考
- http://triadsou.hatenablog.com/entry/20090217/1234865055
# iterative LQR
これは概要
https://people.eecs.berkeley.edu/~pabbeel/cs287-fa12/slides/LQR.pdf
こっちのほうはがわかりやすいかも
https://katefvision.github.io/katefSlides/RECITATIONtrajectoryoptimization_katef.pdf
直感的に説明してくれているやつ
https://medium.com/@jonathan_hui/rl-lqr-ilqr-linear-quadratic-regulator-a5de5104c750
これはsergey先生のやつ
http://rll.berkeley.edu/deeprlcoursesp17/docs/week_2_lecture_2_optimal_control.pdf
Iterative LQRはおそらく、終端状態が固定目標値になると仮定して解く問題っぽい
これはMPCみたいにしないとダメだわ
結局やっていることとしては、ある時間までの有限時間最適化問題なんだけど
そのときに各タイムステップのモデルが変わっても大丈夫的な話をしている気がする
非線形かつ時変の問題を解法できるようなイメージ