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。

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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：目前凸优化问题的传统求解 算法—原对偶内点法已经得到深入研究并得到广泛应用，然而在飞行器轨迹规划 领域，尤其是针对运载火箭轨迹规划问题特点，为了进一步提升算法的求解效率， 需进一步研究原对偶内点法改进策略，保证算法在线应用的可行性。

现今，在凸优化问题的解决中，传统算法——原对偶内点法已经受到广泛研究，并应用于多个领域。然而，在飞行器轨迹规划领域中，特别是对于运载火箭轨迹规划问题，需要进一步研究原对偶内点法的改进策略，以提高算法的解决效率，并确保其在线应用的可行性。