OpenGoddard:Python轨迹优化解决方案及应用案例

资源摘要信息:"OpenGoddard是一个开源的Python库，专门用于解决通用的最佳控制问题。它基于伪谱最优控制理论，可以广泛应用于开环非线性最优控制问题，如航空航天、机器人、工业、能源和化学等领域。OpenGoddard的特色在于其易于安装、包含众多实例、源代码可读性强、采用伪光谱法、使用Legendre-Gauss-Lobatto的伪谱方法和伪谱打结法，同时易于扩展变量，并利用scipy中的SLSQP方法解决非线性规划问题（NLP）。 OpenGoddard可以解决包括航天器最优轨迹生成、腕足动物问题、戈达德问题（最佳火箭上升问题）和运载火箭轨迹优化等在内的各种问题。此外，它还支持低推力航天器轨迹过渡问题的优化。使用OpenGoddard时，可以通过pip命令进行安装，并利用库中的Problem、Guess、Condition、Dynamics等组件来实例化问题类，设置优化变量的规范单位，并进行优化轨迹的计算。 OpenGoddard库中提供的组件和工具可以让我们定义优化问题的运动方程、约束和评估功能，从而方便地对问题进行建模和求解。该库的开放性也意味着用户可以查看和修改源代码，以适应特定的应用需求或为库的进一步发展做出贡献。OpenGoddard的开源特性有助于推动伪谱最优控制理论在不同领域的应用和研究，也为科研人员和工程师提供了一个强大的工具，以实现复杂系统的轨迹优化。"