acados

面向实时模型预测控制的开源最优控制求解器，可生成嵌入式 C 代码

acados 是一套开源的最优控制与模型预测控制（MPC，每个控制周期在线解一个未来一段时间的优化问题）求解软件，主要由德国弗莱堡大学 Moritz Diehl 课题组及合作者开发，可看作早年 ACADO 工具的后继。它的核心用 C 写成，底层依赖 BLASFEO（小矩阵线性代数库）和 HPIPM（结构化二次规划求解器），提供 SQP（序列二次规划）和实时迭代（RTI）等算法，目标是在毫秒级控制周期内解完非线性 MPC。用户通常在 Python 或 MATLAB 里用 CasADi 写系统动力学和代价函数，由 acados 生成 C 代码，再部署到工控机或嵌入式板卡上。在足式机器人、无人机、机械臂的 MPC 研究里很常见。

例子在 Python 里用 CasADi 写好四旋翼动力学，用 acados 生成 C 求解器，以 100 Hz 左右的频率在机载计算机上跑非线性 MPC 做轨迹跟踪。

相关

模型预测控制、非线性模型预测控制、CasADi、序列二次规划、OCS2、Crocoddyl

来源

acados documentation
acados/acados (GitHub)