实现自动微分的iLQR动力学模型教程

资源摘要信息:"ilqr:具有自动微分动力学模型的迭代线性二次调节器" 1. 标题解析： 标题提到了一个名为ilqr的技术，这是一种迭代线性二次调节器的实现，它特别强调了对动力学模型的自动微分能力。迭代线性二次调节器（iLQR）是一种先进的控制算法，常用于非线性轨迹优化问题中。它通过迭代过程改进轨迹和控制策略，以达到最优控制的目的。 2. 描述解析： 描述中首先提到了Yuval Tassa的工作，说明ilqr是基于他的研究。接下来描述了如何安装这个库，提供了使用git克隆代码和使用pipenv安装两种方法。在使用方面，描述建议通过import模块的方式开始使用iLQR。特别提到了如何建立自己的动力学模型，可以通过继承Dynamics类并硬编码偏导数，也可以使用Theano表达式并结合AutoDiffDynamics类进行自动微分，最后，还提供了一种使用有限差分法的FiniteDiffDynamics类来建立模型的方法。 3. 标签解析： 给出的标签详细说明了ilqr库涉及的技术领域。Theano是一个开源的数学计算库，专门设计用于高效的数值计算，支持自动微分；cartpole通常指的是一种倒立摆模型，是控制理论中经典的实验对象；MPC是模型预测控制(Model Predictive Control)的缩写，是一种在控制领域应用广泛的策略，主要通过优化未来一段时间内的控制输入来预测并改善系统的未来行为；最优控制(OP)是研究在一定的约束条件下，如何选择控制策略使得性能指标达到最优的一门学科；DDP是微分动态规划(Differential Dynamic Programming)的缩写；动态模型(Dynamics Models)是指在控制系统中用来描述系统状态如何随时间变化的数学模型；自动微分(Auto Differentiation)是一种高效计算函数导数的技术，对于优化控制尤为重要。 4. 压缩包子文件的文件名称列表解析： "ilqr-master"表明我们所讨论的库的代码文件结构是在一个名为"master"的主目录下。压缩包可能包含了源代码、文档、示例脚本、测试文件以及其他可能需要的资源文件。 通过以上信息，我们可以了解到ilqr库是一个专门针对非线性轨迹优化问题设计的工具，它能够结合Theano库来实现对动力学模型的自动微分，并以Python 2和Python 3两种环境兼容运行。通过使用这个库，开发者能够轻松地实现复杂的控制策略，特别是在模型预测控制和最优控制的场景下。此外，该库还提供了几种不同的方式来建立和区分动力学模型，以便于适应不同复杂度和特定需求的控制系统设计。