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[ToolsChains CPP] Osqp 使用之二：MPC demo

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简介：
本文为《ToolsChains CPP》系列教程的第二部分，聚焦于Osqp工具在模型预测控制（MPC）中的应用演示，深入浅出地讲解了如何利用Osqp实现MPC算法。适合希望了解和实践MPC技术的工程师和技术爱好者阅读。 Osqp的使用之二：MPCdemo 本段落将继续介绍如何在实际项目中应用OSQP求解器来实现模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）。通过具体的示例代码，展示如何设置优化问题并利用OSQP高效地解决复杂的控制任务。

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  • [ToolsChains CPP] Osqp 使用之二：MPC demo
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    本文为《ToolsChains CPP》系列教程的第二部分，聚焦于Osqp工具在模型预测控制（MPC）中的应用演示，深入浅出地讲解了如何利用Osqp实现MPC算法。适合希望了解和实践MPC技术的工程师和技术爱好者阅读。 Osqp的使用之二：MPCdemo 本段落将继续介绍如何在实际项目中应用OSQP求解器来实现模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）。通过具体的示例代码，展示如何设置优化问题并利用OSQP高效地解决复杂的控制任务。
     
  • OSQP-MATLAB：用于OSQP的MATLAB接口
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    简介：OSQP-MATLAB是针对OSQP求解器设计的MATLAB接口工具包，便于用户在MATLAB环境中轻松调用高效二次锥规划问题求解功能。 OSQP（Operator Splitting Quadratic Program）是一种高效的二次规划求解器，特别适用于大规模、稀疏问题的解决。在MATLAB环境中使用`osqp-matlab`接口可以方便地调用OSQP的功能进行数值优化计算。本段落将详细介绍OSQP的基本概念、如何利用`osqp-matlab`接口以及二次规划的实际应用案例。 首先，我们来了解一下什么是二次规划（Quadratic Programming, QP）。在数学上，它是一种寻找向量x使函数f(x) = 0.5 * x^T * Q * x + c^T * x最小化的过程。其中Q是对称矩阵而c是常数向量，并且需要满足一系列线性约束条件Ax ≤ b。二次规划在许多科学计算和工程领域都有广泛应用，例如机器学习、控制理论以及信号处理等。 OSQP求解器基于内点法（Interior-Point Method），利用迭代算法来解决问题，在每次迭代中都需解答一个由原始QP问题通过对偶变换得到的线性系统。由于采用了分裂算子技术，使得它能够高效地应对稀疏矩阵，并因此特别适合于大规模优化任务。此外，OSQP还包含预处理步骤以加速计算过程，并且在运行时可以根据具体问题动态调整参数。 `osqp-matlab`是MATLAB用户与OSQP求解器之间的接口工具。通过以下几步可以在MATLAB中使用它： 1. 解压并安装从官方渠道获取的`osqp-matlab-master`压缩包。 2. 将该目录添加到MATLAB路径中，以便能够访问其中的所有文件和函数。 3. 初始化OSQP求解器实例，并设定相关参数如矩阵Q、c以及A等。 4. 使用`solve`命令来执行优化问题的计算并获取结果。在此之前可能还需要调用其他一些配置函数（例如设置迭代限制或精度阈值）以进一步定制解决方案过程。 5. 完成后记得清理内存资源，避免不必要的占用。 通过这种方式，MATLAB用户可以轻松解决各种二次规划问题，在机器学习、控制系统设计等领域发挥重要作用。比如在支持向量机(SVM)训练中或者最优控制器的设计过程中都可以看到QP的身影。总之，`osqp-matlab`为处理大规模稀疏优化任务提供了一个强大而高效的工具集，帮助开发者应对复杂挑战并实现创新应用。
     
  • pyMPC：采用OSQP求解器的模型预测控制(MPC) Python工具包
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    pyMPC是一款基于Python的模型预测控制（MPC）工具包，它集成了高效的OSQP求解器，为控制系统的设计与仿真提供了强大支持。 pyMPC 是 Python 中用于线性约束模型预测控制（MPC）的库。使用 pyMPC 之前需要安装以下软件包：matplotlib，并获取 pyMPC 的本地副本。 可以通过 git 克隆项目，例如在终端中运行 `git clone https://github.com/forgi86/pyMPC.git` 或者下载压缩文件并解压到本地文件夹中。然后，在包含 setup.py 文件的 pyMPC 项目的根目录下通过命令 `pip install -e .` 来安装 pyMPC。 pyMPC 已在以下平台成功测试过： - Windows 10（x86-64 CPU） - Ubuntu 18.04 LTS（x86-64 CPU） - Raspberry Pi 3 rev B 上的 Raspbian Buster
     
  • OSQP-x64-VS2019-Debug_Release_Library_Files.zip
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    此ZIP文件包含针对Windows操作系统的OSQP（Operator Splitting Quadratic Program Solver）优化库，适用于Visual Studio 2019开发环境，提供调试和发布版本的库文件。 OSQP（Operator Splitting Quadratic Program）是一款高效且开源的二次规划求解器，专为解决大规模线性优化问题而设计。它采用基于内点法的算法，将问题分解成可处理的小型子问题，并通过快速迭代实现稳定高效的解决方案。 标题中的“OSQP-x64-VS2019库文件-debugrelease.zip”表明这是一个针对64位操作系统、使用Visual Studio 2019编译的OSQP库版本，包含Debug和Release两种配置模式。该压缩包是为Apollo项目准备的。 核心特点包括： - **Splitting方法**：结合了交替方向乘子法（ADMM）与内点法（IPM），将原始问题拆分成更易于解决的小型子问题。 - **Sparse Cholesky分解**：利用二次规划中常见的稀疏结构，通过高效的Cholesky分解算法处理对角占优矩阵，从而大幅减少计算量。 - **Warm start**：在连续的优化迭代过程中使用上一次迭代的结果作为初始值来加速收敛速度。 - **自适应动态调整**：自动调节步长和松弛因子等参数以保持数值稳定性，并根据问题规模进行内存消耗调整。 Apollo是一个开放式的自动驾驶平台，广泛采用数学优化技术实现路径规划、决策制定等功能。OSQP库可能用于实时解决复杂的优化任务，例如车辆路径规划、遵守交通规则以及避免障碍物等问题。 安装与使用OSQP库时需要注意以下几点： - **环境要求**：确保开发环境中运行的是64位Windows 10，并已正确安装Visual Studio 2019。 - **解压与编译**：将压缩包文件解压，找到包含源代码和预构建库的目录。根据需要直接使用提供的库或重新编译。 - **链接库文件**：在VS2019项目中添加Debug和Release版本的库，并设置相应的头文件路径。 - **API调用**：依照OSQP文档初始化求解器对象，配置优化问题中的线性和二次项系数，然后通过调用相应函数获得结果。 - **调试与性能监测**：利用额外的调试信息在Debug模式下排查问题；而在Release模式中则可以获得更高的运行效率。 总之，对于需要处理大规模线性优化挑战的应用场景（如Apollo自动驾驶平台），OSQP是一个强大且灵活的选择。掌握并熟练运用该库将有助于解决实际工程中的复杂优化问题。
     
  • 【C++】纹理映射示例demo之二 by浅墨
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    简介：本教程为《纹理映射示例demo》系列第二部分，由技术博主浅墨编写。深入讲解了C++编程中纹理映射的应用与实现技巧，适合进阶学习者参考实践。 本段落是关于使用Visual C++进行游戏开发的笔记系列之一，《浅墨DirectX教程十一》专注于为三维世界添加纹理映射技术（第二部分）。文章详细介绍了相关注释源码，通过配套博文可以更全面地理解内容。 为了运行文中提到的exe文件，请确保安装了DirectX 9.0c 运行库。如果遇到缺少DLL错误，请自行搜索解决方案并下载最新版DirectX 9.0c 运行时环境进行安装。 若要调试和编译源代码，建议使用Visual Studio 2010，并配置最新的DirectX SDK开发环境以避免出现报错问题。同时提醒读者注意源码文件夹名为D3Ddemo11，在阅读文章的同时结合查看配套的工程源码会有更好的学习效果。 作者希望借此机会与广大开发者共同交流、学习和进步，欢迎提出宝贵意见或建议以便互相促进成长。
     
  • 使用 MPC 控制 Simulink 系统
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    本项目利用MPC（模型预测控制）技术优化Simulink系统性能，通过实时调整参数实现复杂系统的高效、稳定控制。 这是微型计算机控制课程的大作业，使用MPC来控制系统。
     
  • 计算两整数之和.cpp
    优质
    本程序实现了一个简单的C++代码段，用于计算并输出两个整数相加的结果。通过用户输入或预设值来完成基本算术运算操作。 C++第一课入门程序：求两个整数的和。每行代码已添加明确注释。我将按照进度发布小白基础课程的程序，以便大家进一步学习。
     
  • OSQP二次规划求解器的C++接口-C/C++开发
    优质
    简介：此项目提供OSQP（Operator Splitting Quadratic Program）开源库的C++绑定，便于开发者在C++环境中高效地解决大规模二次规划问题。 OSQP二次编程求解器的C++接口是osqp-cpp：这是OSQP的一个C++包装器，适用于基于ADMM（交替方向乘子法）的二次规划问题求解。相比原生的C语言接口，这个包装器使用了Eigen库中的稀疏矩阵表示方法来提供更加便捷的数据输入方式，并且负责管理OSQPWorkspace结构体的生命期。此软件包的功能与osqp-eigen相似。 完整的API文档可以在文件`osqp++.h`中找到。这里只概述了数据的输入格式。 需要注意的是，由于使用了较为宽松的默认公差值，相较于其他同类求解器而言，OSQP在精度设置上有所不同。
     
  • C++五子棋（使用Dev-C++）.cpp
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    这是一段用C++编写的五子棋游戏代码，适用于Dev-C++开发环境。游戏实现了基本的游戏规则和人机对战功能。 只需要使用Dev-C++编辑器即可。