主要观点总结
文章主要介绍了机器人学中的数值优化问题,强调了对具体问题结构的利用是提高求解效率的关键。文章还介绍了深蓝学院联合浙江大学Fast-Lab实验室推出的『机器人中的数值优化』在线课程,帮助学习者理解数值优化问题在机器人领域的应用。
关键观点总结
关键观点1: 机器人学数值优化问题的瓶颈
文章指出,现阶段通用优化求解器缺乏对具体问题结构的利用,限制了数值优化的计算效率。因此,针对不同类型的机器人工程问题,需要了解各类数值优化算法的原理和技术细节,以实现高效求解。
关键观点2: 在线课程内容
课程将介绍典型的数值算法的原理和各方面的实现细节,并通过具体的机器人领域例子及其求解,帮助学习者理解问题结构和优化算法之间的对应关系。
关键观点3: 课程服务与特点
课程提供社群答疑、三师助力、作业迭代和定期班会等服务。课程亮点包括结合图例形象化表达优化思想,弱化公式推导,强调算法功能及模块输入输出特点,并针对具体问题提供解决方案。
正文
机器人学各类工程问题,其求解效率的瓶颈在于能否有效利用问题本身的结构。
尽管各类通用优化求解器在现阶段得到了极大的发展,但是它们往往缺乏对具体问题的结构的利用,这也进一步限制了数值优化的计算效率。因此,当问题具有不同的维度、约束规模、光滑性、凸性和约束形式时,不同的数值算法的性能表现各异。只有了解各类数值优化算法的原理、技术细节和工程细节时,才能更好地对症下药,对具体问题具体分析,实现理论完备和工程稳定的求解。为帮助大家更好地学习理解数值优化问题,深蓝学院联合浙江大学Fast-Lab实验室共同打磨推出『机器人中的数值优化』在线课程。学习课程需要微积分、线性代数和矩阵论的数学基础。课程针对不同的优化问题类型,给出典型的数值算法的原理及其各方面的实现细节。在对原理和细节的理解之上,通过具体的机器人领域的例子及其求解,从而理解问题结构和优化算法之间的对应关系,帮助伙伴们高效学习,透彻理解原理并实现应用落地。- 弱化公式推导,强调算法功能的意义以及模块的输入输出特点
- 针对机器人中的简单但具体的应用,在问题构建和求解上对症下药
- 光滑/非光滑函数的一阶/二阶/Hessian-free无约束数值优化
针对不同问题的特点选择求解方案的能力
课程建立答疑群,高效获取疑问解答的同时,结识更多同领域的伙伴。