论文阅读 Optimal Rough Terrain Trajectory Generation for Wheeled Mobile Robots
轮式机器人的轨迹生成器。轨迹生成器分别三层：1. 轨迹生成（数值优化，最小化约束误差）；2. 运动预测（数值积分）；3. 车辆仿真。
状态约束定义
轨迹生成问题的一个简单模型就是两点边界值问题（ two-point boundary value problem），运动方程的积分的初始值是起始点（初始状态），而结束点（末端状态）是车辆在某一时间t的状态。
参数化的车辆控制
需要一组参数化的控件，可以编码车辆的运动。
即，速度的参数向量是：
轨迹生成
约束轨迹生成
该过程会修改控制参数向量P中的变量，直到前向仿真轨迹
x
(
t
f
)
x(t_f)
x(tf)的终态等于我们预设的终态
x
f
x_f
xf，从而满足约束方程
C
(
x
)
C(x)
C(x)。
约束优化轨迹生成
针对欠约束问题，优化过程会创建额外的约束来建立局部的唯一解。
在最优控制中，需要通过调整线速度和角速度的参数向量P，满足约束条件并最小化某些效用泛函
J
(
p
)
J(p)
J(p)。
运动预测（数值积分）
对控制车辆运动的微分方程进行数值积分的过程，本质是一个前向运动模拟过程。