TrajOpt: A Sequential Convex Optimization Approach to Motion Planning

TrajOpt是由John Schulman、Yan Duan、Jonathan Ho、Alex Lee、Ibrahim Awwal、Henry Bradlow和Pieter Abbeel于2013年提出的机器人运动规划经典论文，发表在ICRA 2013上。该论文提出了一种基于序列凸优化（SCO）的运动规划方法，将运动规划问题转化为一系列凸优化子问题，通过迭代求解凸近似来获得高质量的轨迹。TrajOpt能够有效处理高维机器人的运动规划问题，包括避障、关节限制、动力学约束等多种约束，在保证计算效率的同时获得高质量的轨迹。TrajOpt是机器人运动规划领域的重要论文，提出了一种新的基于优化的运动规划范式，被引用超过1000次，对后续的基于优化的运动规划研究产生了深远影响，其开源实现被广泛应用于机器人运动规划和控制中。