从优化中学习直接控制：动态目标跟踪研究

Bing Sun提出LECO框架，将动态目标跟踪的轨迹优化转化为直接控制学习，通过可微分运动学模型预测控制序列并映射到轨迹。实验表明，LECO在三种模拟障碍密度下将均方根线性冲击减少14.1-31.2%，并实现最高的跟踪成功率，计算时间为4.25-5.63ms。在两个机器人平台上的实验进一步验证了该框架在室内狭窄通道和户外森林环境中的跟踪能力。