本项目使用迭代线性二次调节器(iLQR)算法实现了倒立摆系统的最优控制。在OpenAI Gym的CartPole环境中进行了仿真验证。项目实现了基于autograd和JAX两套自动微分方案，其中利用JAX的即时编译(JIT)功能显著提升了程序的实时性能。
- python3.9
- gym
- jax
依赖安装：
pip install requirements.txt即时编译版：
python cartpole.pyautograd版：
python cartpole_autograd.py
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本项目使用迭代线性二次调节器(iLQR)算法实现了倒立摆系统的最优控制。在OpenAI Gym的CartPole环境中进行了仿真验证。项目实现了基于autograd和JAX两套自动微分方案，其中利用JAX的即时编译(JIT)功能显著提升了程序的实时性能。
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本项目使用迭代线性二次调节器(iLQR)算法实现了倒立摆系统的最优控制。在OpenAI Gym的CartPole环境中进行了仿真验证。项目实现了基于autograd和JAX两套自动微分方案，其中利用JAX的即时编译(JIT)功能显著提升了程序的实时性能。
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