在Finsler流形上的控制收缩度量
Control Contraction Metrics on Finsler Manifolds
AI总结：
本文将控制收缩度量推广到Finsler几何，允许使用非黎曼度量，并提出开环和采样数据控制器，简化了全局最短路径的计算。
摘要：
控制收缩度量（CCMs）提供了一种非线性控制器设计，涉及在线搜索Riemannian度量和在线搜索当前轨迹与期望轨迹之间的最短路径。本文将CCMs推广到Finsler几何，允许使用非Riemannian度量。我们提供了开环和采样数据控制器。所提出的采样数据控制构造不需要实时计算全局最短路径，从而简化了计算。
英文摘要：
Control Contraction Metrics (CCMs) provide a nonlinear controller design involving an offline search for a Riemannian metric and an online search for a shortest path between the current and desired trajectories. In this paper, we generalize CCMs to Finsler geometry, allowing the use of non-Riemannian metrics. We provide open loop and sampled data controllers. The sampled data control construction presented here does not require real time computation of globally shortest paths, simplifying computation.
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