如何加速Drake中Clarabel求解器的GCS轨迹优化求解速度？

求解器参数调优 #

• 启用Clarabel的直接KKT求解器：对于中等规模问题，直接求解KKT系统比迭代法效率更高，在求解器配置中设置direct_kkt_solver=true，能大幅减少迭代耗时。
• 放宽收敛阈值：若对轨迹精度要求不是极端严格，可适当调大tol_gap和tol_feas（比如从默认1e-6改为1e-5），减少不必要的迭代步骤。
• 关闭冗余日志：设置verbose=false，避免日志输出带来的IO开销。

GCS问题规模精简 #

• 优化顶点采样：当前140个顶点如果是均匀生成的，可改为自适应采样——只在障碍物附近或路径关键区域加密采样，非关键区域降低密度；也可以尝试逐步添加顶点，而非一次性生成全部顶点，减少初始问题规模。
• 简化约束与代价：
  • 核查顶点上的2个约束是否均为必要项，能否合并为更简洁的凸集表示（比如用Drake原生的凸集类型替代自定义约束，减少计算量）。
  • 将路径长度与时间代价合并为单一加权代价，避免双重代价计算带来的额外开销。
• 调整贝塞尔曲线阶数：当前用的2阶曲线，若平滑性要求不高，可降为1阶（线性段），求解速度会显著提升；若必须保留平滑性，可仅在关键路段使用高阶曲线，其余路段用低阶。

预处理与求解策略优化 #

• 启用GCS预处理：开启Drake GCS的预处理选项，比如自动合并冗余顶点、消除重复约束，进一步压缩问题规模。
• 暖启动求解器：针对多场景求解需求，用上一次求解的结果作为初始值进行暖启动，Clarabel支持该功能，能大幅减少迭代次数。
• 开启并行计算：确保Drake编译时启用了OpenMP等并行支持，同时在GCS配置中允许并行评估约束，利用多核CPU资源加速计算。

代码与求解器选型优化 #

• 优化约束/代价计算逻辑：检查自定义约束和代价的实现，避免重复计算、临时对象频繁创建等低效操作，尽可能用向量化计算替代循环。
• 尝试其他凸求解器：若Clarabel在当前问题上性能不佳，可切换至OSQP或ECOS——OSQP在二次规划类问题上通常速度更快，适合轨迹优化场景，可对比不同求解器的耗时表现。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者JacobSmith