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阿卡多–用于快速嵌入式优化控制的模块化开源框架。 (英语) Zbl 07507324号

摘要:本文介绍了acados软件包,这是一个用于快速嵌入式应用程序的快速嵌入式优化的解算器集合。它与高级语言的接口使得它可以通过将不同的算法组件组合在一起,方便地连接和交换,从而有助于快速设计基于优化的控制算法。由于acados的核心是在高性能线性代数库之上编写的,因此我们不会牺牲计算性能。因此,我们的目标是通过模块化提供灵活性和性能,而不需要依赖自动代码生成,这有助于维护和扩展。acados的主要特点是:针对C语言实现的嵌入式设备的高效优化控制算法,基于高性能BLASFEO Frison(ACM数学软件事务(TOMS)44:1–302018)库的线性代数,Matlab和Python的用户友好界面,与CasADi Andersson的建模语言兼容(数学规划计算11:1362019)。acados是根据BSD 2条款许可发布的免费开源软件。

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68倍 计算机科学
93至XX 系统论;控制
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参考文献:

[1] Albersmeyer,J.:基于伴随的算法和数值方法,用于大规模动态系统的灵敏度生成和优化。纽约海德堡大学(2010年)。(博士论文)·Zbl 1210.65003号
[2] Albersmeyer,J。;Diehl,M.,提升牛顿法及其在优化中的应用,SIAM J.Optim。,20, 3, 1655-1684 (2010) ·Zbl 1198.90396号
[3] Albin,T.,Ritter,D.,Liberda,N.,Quirynen,R.,Diehl,M.:汽油两级涡轮增压气路控制的非线性MPC车内实现。IEEE控制系统技术汇刊,1-13(2017)
[4] JAE Andersson;Gillis,J。;霍恩,G。;罗林斯,JB;Diehl,M.,CasADi-非线性优化和最优控制的软件框架,数学。程序。计算。,11, 1, 1-36 (2019) ·Zbl 1411.90004号
[5] Andersson,J.A.E.,Rawlings,J.B.:卡萨迪非线性规划的敏感性分析。In:IFAC非线性模型预测控制(NMPC)会议记录(2018)
[6] Axehill,D.,控制MPC中的稀疏程度,系统。控制信函。,76, 1-7 (2015) ·Zbl 1307.93151号
[7] 贝利,F。;Ceglia,A。;米肖,B。;糖尿病患者Rouleau;Begon,M.,使用移动地平线肌电标记跟踪算法实时动态一致地估计肌肉力量——应用于上肢生物力学,Front。比昂。生物技术。,9, 112 (2021)
[8] Bemporad,A.:Matlab的混合工具箱(2003)
[9] Bempoad,A.,Borrelli,F.,Morari,M.:In:基于约束LP的滚动时域控制的显式解。收录:IEEE决策与控制会议(CDC)会议记录,澳大利亚悉尼(1999)
[10] Bock,H.,Randwertproblemmethoden zur Parameteridentificationerung in Systemen nichtliner Differentialgleichungen,Bonner Mathematicsche Schriften(1987),波恩:波恩大学,波恩·Zbl 0622.65064号
[11] Bock,H.G.:ODE参数识别技术的最新进展。在:微分和积分方程反问题的数值处理,第95-121页。Birkhäuser(1983年)·Zbl 0516.65067号
[12] Bock,H.G.,Diehl,M.,Kühl,P.,Kostina,E.,Schlöder,J.P.,Wirsching,L.:高效快速非线性模型预测控制的数值方法。摘自:“非线性模型预测控制的评估和未来方向国际研讨会”论文集。斯普林格(2005)·Zbl 1223.93052号
[13] Bock,H.G.,Plitt,K.J.:《In:直接求解最优控制问题的多重打靶算法》,In:IFAC世界大会会议记录,第242-247页。佩加蒙出版社(1984)
[14] Carlos,B.B.,Sartor,T.,Zanelli,A.,Frison,G.,Burgard,W.,Diehl,M.,Oriolo,G.:通信延时下四电机位置控制的高效实时nmpc。摘自:2020年第16届控制、自动化、机器人和视觉国际会议(ICARCV),第982-989页(2020)
[15] Chen,Y.,Bruschetta,M.,Picotti,E.,Beghi,A.:Matmpc——基于matlab的实时非线性模型预测控制工具箱。arXiv预印本(2018)
[16] Cheshmi,K.,Kaufman,D.M.,Kamil,S.,Dehnavi,M.M.:NASOQ:数值精确的面向稀疏性的qp解算器。收录:ACM图形交易,第39卷
[17] 纽约州蒋市;Hang,R。;Zavala,VM,实时嵌入式优化的增广拉格朗日滤波方法,IEEE Trans。自动控制,62,12,6110-6121(2017)·Zbl 1390.90439号
[18] Cimini,G。;Bempoad,A.,二次规划活动集方法的精确复杂性认证,IEEE Trans。自动控制,62,12,6094-6109(2017)·Zbl 1390.93499号
[19] Deng,H.,Ohtsuka,T.:非线性模型预测控制的高度并行化牛顿型方法。In:IFAC非线性模型预测控制(NMPC)会议记录(2018)
[20] Di Cairano,S。;布兰德,M。;Bortoff,SA,线性模型预测控制的无投影并行二次规划,国际控制杂志,86,8,1367-1385(2013)·Zbl 1278.90291号
[21] Diehl,M。;博克,HG;施罗德,JP;芬戴森,R。;纳吉,Z。;Allgöwer,F.,微分代数方程控制过程的实时优化和非线性模型预测控制,J.过程控制,12,4,577-585(2002)
[22] Diehl,M.,Ferreau,H.J.,Haverbeke,N.:非线性MPC和移动时域估计的有效数值方法。L.Magni,M.Raimondo,F.Allgöwer(编辑)非线性模型预测控制,《控制与信息科学讲义》,第384卷,第391-417页。施普林格(2009)·兹比尔1195.93038
[23] Domahidi,A.,Chu,E.,Boyd,S.:In:ECOS:嵌入式系统的SOCP求解器,In:欧洲控制会议(ECC)会议记录,第3071-3076页。IEEE(2013)
[24] Domahidi,A.,Zgraggen,A.,Zeilinger,M.N.,Morari,M.,Jones,C.N.:用于滚动时域控制中出现的多阶段问题的有效内点方法。载:《IEEE决策与控制会议论文集》,第668-674页。毛伊岛,HI,美国(2012)
[25] dSPACE:主页。http://www.dspace.com (2006)
[26] 恩格尔,T。;Völz,A。;Mesmer,F。;莱茵,S。;Graichen,K.,使用基于梯度的增广拉格朗日方法(GRAMPC)的嵌入式非线性模型预测控制软件框架,Optim。工程,20,3,769-809(2019)·Zbl 07123819号
[27] Ferreau,H.J.、Almer,S.、Verschueren,R.、Diehl,M.、Frick,D.、Domahidi,A.、Jerez,J.L.、Stathopoulos,G.、Jones,C.:工业自动控制的嵌入式优化方法。致:国际会计师联合会世界大会(2017年)会议记录
[28] 费罗,HJ;柯奇斯,C。;Potschka,A。;博克,HG;Diehl,M.,qpOASES:二次规划的参数活动集算法,数学。程序。计算。,6, 4, 327-363 (2014) ·Zbl 1302.90146号
[29] Franke,R。;Arnold,E.,《控制和信号处理中的计算机密集型方法应用新的数值算法解决离散时间最优控制问题》,105-117(1997),纽约:Springer,NY·Zbl 0914.93023号
[30] Frasch,合资公司;Sager,S。;Diehl,M.,动态优化问题的并行二次规划方法,数学。程序。计算。,7, 3, 289-329 (2015) ·Zbl 1321.90094号
[31] Frey,J.、Cairano,S.D.、Quirynen,R.:模型预测控制的基于主动集的不精确内点QP解算器。摘自:国际会计师联合会世界大会(2020年)会议记录
[32] Frey,J.、Quirynen,R.、Kouzoupis,D.、Frison,G.、Geisler,J.和Schild,A.、Diehl,M.:检测和利用MPC DAE系统中的广义非线性静态反馈结构。附:欧洲控制会议(ECC)会议记录(2019年)
[33] Frison,G.:高性能模型预测控制的算法和方法。丹麦技术大学(DTU)(2015)。(博士论文)
[34] Frison,G.,Diehl,M.:In:HPIPM:用于模型预测控制的高性能二次规划框架。摘自:德国柏林国际会计师联合会世界大会会议记录(2020年)
[35] 弗里森·G。;Kouzoupis,D。;萨特,T。;扎内利,A。;Diehl,M.,BLASFEO:嵌入式优化的基本线性代数子程序,ACM Trans。数学。柔和。(TOMS),44,4,1-30(2018)·兹比尔1484.65096
[36] Frison,G.、Quirynen,R.、Zanelli,A.、Diehl,M.、Jörgensen,J.B.:嵌入式NMPC中隐式积分器的硬件定制线性代数。致:国际会计师联合会世界大会(2017年)会议记录
[37] Frison,G.、Sorensen,H.B.、Dammann,B.、Jørgensen,J.B.:用于线性模型预测控制的高性能小规模解算器。摘自:欧洲控制会议(ECC)会议记录。IEEE(2014)
[38] 格茨,EM;Wright,SJ,面向对象的二次规划软件,ACM Trans。数学。软质。,29, 1, 58-81 (2003) ·兹比尔1068.90586
[39] Giftthaler,M.,Neunert,M.、Stäuble,M.和Buchli,J.:控制工具箱——机器人、优化和模型预测控制的开源C++库。参加:IEEE自主机器人仿真、建模和编程国际会议(SIMPAR)(2018年)
[40] Griewank,A.:评估导数,算法区分的原理和技术。申请前沿第19名。数学。SIAM,费城(2000)·Zbl 0958.65028号
[41] 格罗斯,S。;斯里尼瓦桑,B。;Bonvin,D.,基于相邻极值的鲁棒预测控制,J.过程控制,16,243-253(2006)
[42] 格罗斯,S。;Zanon,M。;Quirynen,R。;Bemporad,A。;Diehl,M.,《从线性到非线性MPC:通过实时迭代缩小差距》,《国际期刊控制》,93,1,62-80(2016)·Zbl 1430.93062号
[43] Grüne,L。;Pannek,J.,非线性模型预测控制(2017),纽约:斯普林格,纽约·Zbl 1429.93003号
[44] Hairer,大肠杆菌。;诺塞特,S。;Wanner,G.,《求解常微分方程I》(1993),柏林:施普林格出版社,柏林·Zbl 0789.65048号
[45] Hairer,大肠杆菌。;Wanner,G.,《求解常微分方程II-tiff和微分代数问题》(1991),海德堡:Springer,Heidelberg·Zbl 0729.65051号
[46] Hehn,M.,D’Andrea,R.:一个飞行的倒立摆。摘自:IEEE机器人与自动化国际会议,第763-770页
[47] Herceg,M.,Kvasnica,M..,Jones,C.,Morari,M.:多参数工具箱3.0。In:程序。欧洲控制会议,第502-510页。瑞士苏黎世(2013)。(百万英镑)
[48] Hermans,B.,Themelis,A.,Patrinos,P.:Qpalm:非凸二次规划的近端增广拉格朗日方法。arXiv:2010.02653号
[49] Houska,B。;费罗,HJ;Diehl,M.,微秒范围内非线性MPC的自动生成实时迭代算法,Automatica,47,10,2279-2285(2011)·Zbl 1227.65054号
[50] 卡尔马里,J。;贝克曼,J。;Visala,A.,使用梯度投影和代码生成的非线性模型预测控制工具包,《控制工程实践》,39,56-66(2015)
[51] Käpernick,B.,Graichen,K.:基于梯度的非线性模型预测控制软件GRAMPC。摘自:《欧洲控制会议(ECC)会议记录》(2014年)·Zbl 1343.93034号
[52] 运动模拟器的最佳控制。阿尔伯特·卢德维希斯·弗赖堡大学(2020年)。(博士论文)
[53] Khusainov,B.,Kerrigan,E.C.,Suardi,A.,Constantinides,G.A.:异构计算平台上的非线性预测控制。致:国际会计师联合会世界大会(2017年)会议记录
[54] Kirches,C.、Bock,H.G.、Schlöder,J.P.、Sager,S.:直接多重拍摄法的互补凝聚。In:Bock,H.G.,Hoang,X.P.,Rannacher,R.,Schlöder,J.P.(编辑)建模。复杂过程的模拟和优化,第195-206页。施普林格,柏林-海德堡(2012)
[55] Kloeser,D.、Schoels,T.、Sartor,T.,Zanelli,A.、Frison,G.、Diehl,M.:NMPC用于使用无奇异性路径参数模型和避障的比赛。摘自:国际会计师联合会世界大会(2020年)会议记录
[56] Kouzoupis,D.,Ferreau,H.J.,Peyrl,H.,Diehl,M.:嵌入式非线性模型预测控制中的一阶方法。摘自:《欧洲控制会议(ECC)会议记录》(2015年)
[57] Kouzoupis,D.,Quirynen,R.,Frasch,J.V.,Diehl,M.:采用双重牛顿策略的快速非线性MPC的块凝聚。In:IFAC非线性模型预测控制(NMPC)会议记录48,26-31(2015)
[58] Kvamme,S.:DuQuad网页。http://sverrkva.github.io/duquad/ (2014)
[59] Leineweber,D.B.:大型稀疏DAE模型描述的化学过程优化的高效简化SQP方法,Fortschritt-Berichte VDI Reihe 3,Verfahrenstechnik,第613卷。VDI Verlag,杜塞尔多夫(1999)·Zbl 0997.65502号
[60] 莱纽贝尔,DB;鲍尔,I。;博克,HG;Schlöder,JP,一种用于大规模动态过程优化的基于多次射击的高效简化SQP策略。第一部分:理论方面,计算。化学。工程,27,157-166(2003)
[61] 李,WC;Biegler,LT,约束非线性过程的多步、牛顿型控制策略,化学。工程研究设计。,67, 562-577 (1989)
[62] Liniger,A。;Domahidi,A。;Morari,M.,基于优化的1:43比例RC汽车自动赛车,Optim。控制应用程序。方法,36,5,628-647(2015)·Zbl 1330.93094号
[63] 利斯托夫,P。;Jones,C.,PolyMPC:快速机电系统实时非线性模型预测跟踪和路径跟踪的高效可扩展工具,Optim。控制应用程序。方法,41,2,709-727(2020)·兹比尔1467.93094
[64] Löw,S。;奥布拉多维奇(D.Obradovic)。;Bottaso,C.,《通过应力历史和预测的在线降雨计数对风力涡轮机疲劳进行模型预测控制》,J.Phys。Conf.序列号。,1618202041(2020)
[65] Maciejowski,JM,带约束的预测控制(2002),纽约:普伦蒂斯·霍尔,纽约·Zbl 0978.93002号
[66] MathWorks,T.:模型预测控制工具箱。https://mathworks.com/products/mpc.html (2005)
[67] Mattingley,J.,Boyd,S.:CVXGEN,嵌入式凸优化的代码生成器。优化与工程,1-27(2012)·兹比尔1293.65095
[68] Melis,W.,Patrinos,P.:NMPC的C代码生成。https://github.com/kul-forbes/nmpc-codegen网站 (2018)
[69] Nocedal,J。;Wright,SJ,《数值优化》(2006),纽约:Springer,纽约·Zbl 1104.65059号
[70] Nurkanović,A.,Zanelli,A.,Frison,G.,Albrecht,S.,Diehl,M.:高级步骤实时迭代的收缩特性。摘自:《国际会计师联合会世界大会会议记录》,第51卷(2020年)。(已接受)
[71] Ohtsuka,T.,用于快速计算非线性滚动时域控制的连续/GMRES方法,Automatica,40,4,563-574(2004)·Zbl 1168.93340号
[72] 潘达拉,AG;丁,Y。;Park,HW,qpSWIFT:机器人应用的实时稀疏二次规划求解器,IEEE Robot。自动。莱特。,4, 4, 3355-3362 (2019)
[73] 帕特里诺斯,P。;Bempoad,A.,嵌入式线性模型预测控制的加速双梯度投影算法,自动控制,IEEE Trans。,59, 1, 18-33 (2014) ·Zbl 1360.93400号
[74] Qin,S.,Badgwell,T.:工业模型预测控制技术概述。收录于:Kantor,J.、Garcia,C.、Carnahan,B.(编辑)第五届国际化学过程控制会议——CPC V,第232-256页。美国化学工程师学会(1996)
[75] Quirynen,R.,Gros,S.,Diehl,M.:具有线性子系统的非线性模型的高效NMPC。摘自:IEEE决策与控制会议(CDC)会议记录(2013年)
[76] Quirynen,R。;格罗斯,S。;Diehl,M.,具有迭代灵敏度的非精确牛顿型优化,SIAM J.Optim。,28, 1, 74-95 (2018) ·Zbl 1381.49028号
[77] Quirynen,R。;格罗斯,S。;Houska,B。;Diehl,M.,《ACADO工具箱中用于直接优化控制的提升配置积分器》,数学。程序。计算。,9, 4, 527-571 (2017) ·Zbl 1387.65057号
[78] Quirynen,R。;Houska,B。;Diehl,M.,直接最优控制的高效对称Hessian传播,《过程控制》,50,19-28(2017)
[79] Quirynen,R.,Knyazev,A.,Di Cairano,S.:用于实时最优控制的主动集方法中的块结构预处理。摘自:欧洲控制会议(ECC)会议记录(2018年)
[80] Rao,CV;SJ赖特;罗林斯,JB,内点方法在模型预测控制中的应用,J.Optim。理论应用。,99, 723-757 (1998) ·Zbl 0973.90092号
[81] 罗林斯,JB;梅恩,DQ;Diehl,MM,《模型预测控制:理论、计算和设计》(2017),纽约:诺布希尔,纽约
[82] Sathya,A.,Sopasakis,P.,Themelis,A.,Parys,R.V.,Pipeleers,G.,Patrinos,P.:使用PANOC进行避障的嵌入式非线性模型预测控制。摘自:欧洲控制会议(ECC)会议记录(2018年)
[83] 舒尔曼,J。;Duan,Y。;Ho,J。;Lee,A。;奥瓦尔,I。;Bradlow,H。;潘,J。;帕蒂尔,S。;Goldberg,K。;Abbeel,P.,《带顺序凸优化和凸碰撞检查的运动规划》,国际机器人杂志。第33、9、1251-1270号决议(2014年)
[84] Shukla,H.、Khusainov,B.、Kerrigan,E.、Jones,C.:使用分裂方法生成预测控制的软件和硬件代码。致:国际会计师联合会世界大会(2017年)会议记录
[85] Sopasakis,P.、Fresk,E.、Patrinos,P.:OpEn:嵌入式非凸优化的代码生成。参加:IFAC世界大会
[86] Steinbach,M.:大规模最优控制问题的快速递归SQP方法。海德堡大学,IWR(1995)。(博士论文)·Zbl 0826.49026号
[87] 斯特拉托,B。;Banjac,G。;Goulart,P。;Bemporad,A。;Boyd,S.,OSQP:二次规划的算子分裂解算器,数学。程序。计算。,12, 4, 637-672 (2020) ·Zbl 1452.90236号
[88] 托里西,G。;语法,S。;史密斯,RS;Morari,M.,非线性模型预测控制的投影梯度和约束线性化方法,SIAM J.control Optim。,56, 3, 1968-1999 (2018) ·Zbl 1391.90581号
[89] Ullmann,F.:FiOrdOs:一个Matlab工具箱,用于生成一阶方法的C代码。苏黎世联邦理工学院(2011)。(硕士论文,苏黎世理工学院)
[90] Verschueren,R.、van Duijkeren,N.、Quirynen,R.和Diehl,M.:利用直接最优控制中的凸性:序列凸二次规划方法。在:IEEE决策与控制会议(CDC)论文集(2016)
[91] Verschueren,R.、Frison,G.、Kouzoupis,D.、van Duijkeren,N.、Zanelli,A.、Quirynen,R.和Diehl,M.:面向嵌入式优化的模块化软件包。In:IFAC非线性模型预测控制(NMPC)会议记录(2018)
[92] Verschueren,R。;Zanon,M。;Quirynen,R。;Diehl,M.,直接最优控制中产生的不定二次规划的保稀疏凸化过程,SIAM J.Optim。,27, 3, 2085-2109 (2017) ·Zbl 1376.49036号
[93] 瓦希特,A。;Biegler,LT,《非线性规划的线性搜索滤波方法:动机和全局收敛》,SIAM J.Optim。,16, 1-31 (2006) ·Zbl 1114.90128号
[94] 瓦希特,A。;Biegler,LT,《关于大规模非线性规划中点内滤波器线性搜索算法的实现》,数学。程序。,106, 1, 25-57 (2006) ·Zbl 1134.90542号
[95] Wirsching,L.、Bock,H.G.、Diehl,M.:弹簧连接的质量链的快速NMPC。摘自:IEEE控制应用国际会议论文集,慕尼黑(2006)
[96] 扎内利,A。;Domahidi,A。;Jerez,JL;Morari,M.,《FORCES NLP:多级非线性非凸程序中点内方法的有效实现》,《国际控制杂志》,93,1,1-26(2017)·Zbl 1430.93069号
[97] Zanelli,A.,Kullick,J.,Eldeb,H.,Frison,G.,Hackl,C.,Diehl,M.:磁阻同步电机的连续控制集非线性模型预测控制。IEEE控制系统技术汇刊(已接受)-arXiv:1910.10681,(2019)
[98] Zanelli,A.,Quirynen,R.,Diehl,M.:In:具有可行性和稳定性保证的高效零阶NMPC。摘自:《欧洲控制会议(ECC)会议记录》。,意大利那不勒斯(2019)
[99] Zometa,P.,Kögel,M.,Findeisen,R.:muAO-MPC:嵌入式实时线性模型预测控制的免费代码生成工具。摘自:2013年美国控制会议,第5320-5325页(2013)
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