LQR 深度学习 轨迹最优控制

LQR（Linear Quadratic Regulator）是一种经典的最优控制方法，用于解决线性系统的最优控制问题。它基于线性动态系统和二次型性能指标，通过求解代价函数最小化的问题来设计最优控制器。

深度学习是一种机器学习方法，通过构建深层神经网络模型来学习数据的特征表示和模式识别。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了很多重要的突破。

轨迹最优控制是指在给定系统动力学和性能指标的情况下，设计一个控制策略，使得系统在给定时间内沿着期望轨迹运动，并且满足某种性能指标的最优化问题。LQR可以用于解决轨迹最优控制问题，通过求解线性二次型最优控制问题来设计最优控制器。