Trajectory optimization is the process of designing a trajectory that minimizes (or maximizes) some measure of performance while satisfying a set of constraints.
Optimasi lintasan adalah proses merancang lintasan yang meminimalkan (atau memaksimalkan) beberapa ukuran kinerja sambil memenuhi serangkaian kendala.
Generally speaking, trajectory optimization is a technique for computing an open-loop solution to an optimal control problem.
Secara umum, optimasi lintasan adalah teknik untuk menghitung solusi loop terbuka untuk masalah kontrol optimal.
It is often used for systems where computing the full closed-loop solution is not required, impractical or impossible.
Ini sering digunakan untuk sistem di mana menghitung solusi loop tertutup penuh tidak diperlukan, tidak praktis atau tidak mungkin.
If a trajectory optimization problem can be solved at a rate given by the inverse of the Lipschitz constant, then it can be used iteratively to generate a closed-loop solution in the sense of Caratheodory.
Jika masalah optimasi lintasan dapat diselesaikan pada tingkat yang diberikan oleh kebalikan dari konstanta Lipschitz, maka itu dapat digunakan secara iteratif untuk menghasilkan solusi loop tertutup dalam pengertian Caratheodory.
If only the first step of the trajectory is executed for an infinite-horizon problem, then this is known as Model Predictive Control (MPC).
Jika hanya langkah pertama dari lintasan yang dieksekusi untuk masalah cakrawala tak terbatas, maka ini dikenal sebagai Model Predictive Control (MPC).
Although the idea of trajectory optimization has been around for hundreds of years (calculus of variations, brachistochrone problem), it only became practical for real-world problems with the advent of the computer.
Meskipun gagasan tentang optimasi lintasan telah ada selama ratusan tahun (kalkulus variasi, masalah brakistokron), gagasan ini baru menjadi praktis untuk masalah dunia nyata dengan munculnya komputer.
More recently, trajectory optimization has also been used in a wide variety of industrial process and robotics applications.
Baru-baru ini, optimasi lintasan juga telah digunakan dalam berbagai macam proses industri dan aplikasi robotika.
Trajectory optimization first showed up in 1697, with the introduction of the brachystochrone problem: find the shape of a wire such that a bead sliding along it will move between two points in the minimum time.
Optimasi lintasan pertama kali muncul pada tahun 1697, dengan diperkenalkannya masalah Brachystochrone: temukan bentuk kawat sedemikian rupa sehingga manik-manik yang meluncur di sepanjang kawat tersebut akan bergerak di antara dua titik dalam waktu minimum.
The most famous of the solutions was computed using calculus of variations.
Solusi yang paling terkenal dihitung menggunakan kalkulus variasi.
In the 1950s, the digital computer started to make trajectory optimization practical for solving real-world problems.
Pada tahun 1950-an, komputer digital mulai membuat optimasi lintasan praktis untuk memecahkan masalah dunia nyata.
The first optimal control approaches grew out of the calculus of variations, based on the research of Gilbert Ames Bliss and Bryson in America, and Pontryagin in Russia.
Pendekatan kontrol optimal pertama tumbuh dari kalkulus variasi, berdasarkan penelitian Gilbert Ames Bliss dan Bryson di Amerika, dan Pontryagin di Rusia.
Pontryagin's maximum principle is of particular note.
Prinsip maksimum Pontryagin sangat penting.
This early research discovered many basic principles that are still used today.
Penelitian awal ini menemukan banyak prinsip dasar yang masih digunakan hingga saat ini.
Another successful application was the climb to altitude trajectories for the early jet aircraft.
Aplikasi sukses lainnya adalah lintasan pendakian ke ketinggian untuk pesawat jet awal.
Optimal control based trajectories were responsible for some of the world records.
Lintasan berbasis kontrol optimal bertanggung jawab atas beberapa rekor dunia.
In these situations, the pilot followed a Mach versus altitude schedule based on optimal control solutions.
Dalam situasi ini, pilot mengikuti jadwal Mach versus ketinggian berdasarkan solusi kontrol optimal.
One of the important early problems in trajectory optimization was that of the singular arc, where Pontryagin's maximum principle fails to yield a complete solution.
Salah satu masalah awal yang penting dalam optimasi lintasan adalah busur singular, di mana prinsip maksimum Pontryagin gagal menghasilkan solusi yang lengkap.
An example of a problem with singular control is the optimization of the thrust of a missile flying at a constant altitude and which is launched at low speed.
Contoh masalah dengan kontrol singular adalah optimasi daya dorong rudal yang terbang pada ketinggian konstan dan diluncurkan pada kecepatan rendah.
At that point bang-bang control provides that the control or thrust go to its minimum value of zero.
Pada titik itu kontrol bang-bang menyediakan bahwa kontrol atau daya dorong mencapai nilai minimumnya yaitu nol.
This solution is the foundation of the boost-sustain rocket motor profile widely used today to maximize missile performance.
Solusi ini adalah fondasi profil motor roket pendorong-penopang yang banyak digunakan saat ini untuk memaksimalkan kinerja rudal.