硬约束轨迹优化 matlab实现

在 MATLAB 中实现硬约束轨迹优化可以使用非线性规划（Nonlinear Programming，NLP）的方法。以下是一个简单的示例代码，演示如何使用 fmincon 函数来求解硬约束轨迹优化问题：

% 定义目标函数
fun = @(x) (x(1) - 1)^2 + (x(2) - 2.5)^2;

% 定义初始点
x0 = [0 0];

% 定义约束条件
A = [];
b = [];
Aeq = [];
beq = [];
lb = [-1 -1];
ub = [3 3];

% 使用 fmincon 函数求解
x_opt = fmincon(fun, x0, A, b, Aeq, beq, lb, ub);

disp("最优解：");
disp(x_opt);

在上述代码中，目标函数 `fun` 表示轨迹优化的目标，即需要最小化的函数。初始点 `x0` 表示初始的优化点。约束条件包括线性不等式约束 `A*x <= b`，线性等式约束 `Aeq*x = beq`，以及变量的上下界限制 `lb <= x <= ub`。通过调用 `fmincon` 函数，可以得到最优解 `x_opt`。

请注意，这只是一个简单示例，你可能需要根据具体的问题进行相应的修改。另外，对于复杂的问题，可能需要使用更高级的优化算法或者自定义约束函数来实现硬约束轨迹优化。