将下面文字换一种表述形式，语义不变：为了 实现轨迹规划问题的快速精确求解，满足在线求解需求，本文重点研究基于凸优化 方法的轨迹规划问题求解策略。凸优化问题能够基于内点算法，实现多项式时间内 给定精度求解，是目前在线优化算法的研究热点，而要实现应用凸优化算法优势求 解轨迹规划问题，首先应该深入分析问题特点，将其转化为凸优化问题（即凸化）。 本章将重点针对运载火箭非入轨飞行段故障情况下轨迹规划问题，研究凸化和简 化求解算法，保证算法精确可靠收敛。

本文的研究重点在于针对轨迹规划问题的快速精确求解，并满足在线求解的需求。为此，我们采用基于凸优化方法的求解策略。现今，凸优化问题在内点算法的支持下，能够在多项式时间内实现给定精度的求解，因而成为在线优化算法研究的热点。为了实现凸优化算法对轨迹规划问题求解的优势，需要深入分析问题特点，将其转化为可凸化的凸优化问题。本文着重研究目标为运载火箭非入轨飞行段故障情况下的轨迹规划问题，并致力于凸化和简化求解算法，以确保算法精确可靠并能收敛。

相关问题

将下面文字换一种表述形式，语义不变：在运载火箭不同飞行阶段，其弹道特性、轨迹 规划问题模型均存在较大差别。为了解决运载火箭故障情况下轨迹在线重规划问 题，需要针对不同飞行段进行轨迹规划问题分析，并研究适用的快速优化算法，实 现轨迹规划问题的高效精确求解。

在火箭的不同飞行阶段，弹道特性和轨迹规划问题模型存在显著差异。为应对运载火箭故障时需要在线重新规划轨迹的问题，需要对不同的飞行阶段进行轨迹规划问题分析，并研究适用的快速优化算法，以实现高效精确的轨迹规划问题求解。

将下面文字换一种表述形式，语义不变：在进行轨迹规划问题求解时，需要进行轨迹 规划问题建模、离散化等过程，该过程会导致规划轨迹与运载火箭实际飞行轨迹存 在一定的偏差。然而，精细化建模与离散往往导致算法求解效率的降低，为满足在 线应用需求，需研究保证计算效率前提下高精度轨迹规划方法。同时，还需保证实 现规划轨迹的精确跟踪以及终端任务指标的精确满足，实现高精度制导。

为解决轨迹规划问题，需要经历建模和离散化等多个步骤。这些步骤会导致规划轨迹与实际飞行轨迹存在一定的差异。但是，为了在保证计算效率的前提下实现高精度制导，需要研究精细化建模与离散化的高精度轨迹规划方法。需要保证规划轨迹的精确跟踪并满足终端任务指标，以实现高精度制导。