这一篇将介绍如何在C/C++环境下配置和使用ACADOS。官网的方法是使用MATLAB来配置和生成C代码,因为本人不是很喜欢用MATLAB,所以这里展示如何使用Python生成的代码后用C++来实现。这个可能不是最佳的实现方法,欢迎大家讨论。 代码介绍 首先,我们仍然需要Python作为前端生成c代码,具体内容详见ACADOS学习(1)。在执行Python代码后,会自动生成c代码,默认会在一个
一篇文章用最为基本SX来构建Single-Shooting解决MPC问题的方法。这篇最开始会简单讲解一下Mult-Shooting的不同之处,并且用其他的CasADi结构实现同样的问题。 Multi-Shooting 如上节对比图中所示,multi-shooting对状态也进行离散。这里不对方法进行过多展开,只介绍一下代码上的区别之处。具体完整的代码详见MPC/sim_2_mpc_mul_sh
从本节开始,会以Mohamed W. Mehrez[1]所提供的实例为基础,用Python来实现模型预测控制(MPC)和滚动时域估计(MHE)。 运动学模型 既然是基于模型的优化问题,那么首先简单地对所研究对象的运动学模型进行介绍。本示例使用常见的差分小车模型,其坐标转换关系如下图所示。 小车运动模型 对于这样一个在平面运动的模型,我们只需要使用三个坐标系即可描述小车在平面中的
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