[General] GPU Accelerated Trajectory Optimization with External Transcription
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
@ocots đang làm issue này rồi.
Từ ngày 15/11/2025.
Đánh giá
Issue này chưa được đánh giá.
Mô tả
@jbcaillau and @ocots,
I am trying to figure out the best way to implement optimal control problems for trajectory optimization in Julia to be solved with GPUs, making the best use of existing packages.
After chatting with @amontoison, I believe that OptimalControl.jl can be a useful framework to communicate with the appropriate modeling tools (e.g., Examodels) and solvers (e.g., those in MadSuit), besides handling the integrator part.
Unfortunately, I haven’t been able to completely derive the dynamics of my quadruped robot from scratch, which I believe is necessary for OptimalControl.jl.
Taking inspiration from TORA.jl (cc @ferrolho), I thought of using RigidBodyDynamics.jl (RBD) to derive them from a URDF file. In TORA.jl, this approach calls the RBD dynamics inference API compatible with AD to calculate both the Jacobian and Hessian. From my chat with @amontoison, I believe this could be made compatible with OptimalControl.jl by using the NLPModels Manual API: https://jso.dev/tutorials/create-a-manual-model/. The issue here is that this approach would require me to extend and ensure that RigidBodyDynamics.jl can perform dynamics inference on the GPU, as far as I know (AFAIK).
A while back, I also tried to rewrite RigidBodyDynamics.jl to directly create the appropriate constraints in a given JuMP model instead of solving the dynamics (https://github.com/andrewrosemberg/RigidBodyDynamics.jl/pull/1). However, it seems that my naive implementation produces extremely large expressions, causing JuMP to stall when trying to check if they belong to the model. I now believe the rewrite would need to be much more intricate, ensuring that the expressions are created cleverly, avoiding redundancy, and being appropriately compatible with how the GPU kernels should be created for good performance.
Sorry for the long post, but I wanted to see what you and others from the community think. :)
- Ngôn ngữ chính
- Julia
- Star
- 135
- Fork
- 11
- Merge trung bình
- 7 giờ 51 phút
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 22
Chuẩn bị môi trường
- Không có Dockerfile hay tệp Docker Compose
- Không có mẫu pull request
- Đọc hướng dẫn đóng góp
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của control-toolbox/OptimalControl.jl
-
[Doc] User guide to the duals: every kind, constraint ↔ dual, direct ↔ indirectCó thể đã có người làm @ocots đã nhận 6 ngày trước. Đang mở
control-toolbox/OptimalControl.jl#1035 · 1 người được giao ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Tests of the duals: every kind of constraint, direct vs indirect, pinned algorithmsCó thể đã có người làm @ocots đã nhận 6 ngày trước. Đang mở
control-toolbox/OptimalControl.jl#1034 · 1 người được giao ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
[Doc] Examples for the sign convention of duals and costate (min/max, writing of constraints, direct vs indirect)Có thể đã có người làm @ocots đã nhận 14 ngày trước. Đang mở
control-toolbox/OptimalControl.jl#1016 · 1 bình luận · 1 người được giao ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Documentation: sign conventions (min/max, p⁰, constraints, duals) and how they appear in a solutionCó thể đã có người làm @ocots đã nhận 17 ngày trước. Đang mởdocumentation
control-toolbox/OptimalControl.jl#1015 · 2 bình luận · 1 người được giao ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Tests fail on Julia 1.13: keyword-only anonymous function in test/problems/goddard.jlCó thể đã có người làm @ocots đã nhận 19 ngày trước. Đang mở
control-toolbox/OptimalControl.jl#996 · 1 người được giao ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
Tất cả issue của control-toolbox/OptimalControl.jl
Issue tương tự
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Add project: Typst_jll.jlCó thể đã có người làm @github-actions đã nhận 1 ngày trước. Đang mởadd-project
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 76/100
YDX-2147483647/best-of-typst#590 · 1 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 74/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 74/100
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 67/100