NLP非線性優(yōu)化第二步CasAdi Matlab庫導(dǎo)出與部署
NLP非線性優(yōu)化第二步CasAdi Matlab庫導(dǎo)出與部署
在構(gòu)建優(yōu)化問題后,需要將Matlab生成的庫導(dǎo)出,通過執(zhí)行特定命令,CasADi會自動將優(yōu)化過程轉(zhuǎn)換為C++可讀取的庫文件,并在Visual Studio中調(diào)用。這種方法較之完全重新在Matlab中編寫優(yōu)化問題,能大大節(jié)省時間,但也存在一些限制。在C++環(huán)境中,調(diào)用已導(dǎo)出的庫并獲取優(yōu)化結(jié)果,這一過程并未在官方文檔中詳細(xì)闡述。通過不斷測試CasADi自帶的示例程序,可以構(gòu)建一個模板,用于將Matlab中的矩陣和數(shù)據(jù)接口轉(zhuǎn)化為C++可識別的數(shù)據(jù)類型。本文將詳細(xì)說明如何在C++中實現(xiàn)Matlab矩陣操作的等價轉(zhuǎn)換。
導(dǎo)讀在構(gòu)建優(yōu)化問題后,需要將Matlab生成的庫導(dǎo)出,通過執(zhí)行特定命令,CasADi會自動將優(yōu)化過程轉(zhuǎn)換為C++可讀取的庫文件,并在Visual Studio中調(diào)用。這種方法較之完全重新在Matlab中編寫優(yōu)化問題,能大大節(jié)省時間,但也存在一些限制。在C++環(huán)境中,調(diào)用已導(dǎo)出的庫并獲取優(yōu)化結(jié)果,這一過程并未在官方文檔中詳細(xì)闡述。通過不斷測試CasADi自帶的示例程序,可以構(gòu)建一個模板,用于將Matlab中的矩陣和數(shù)據(jù)接口轉(zhuǎn)化為C++可識別的數(shù)據(jù)類型。本文將詳細(xì)說明如何在C++中實現(xiàn)Matlab矩陣操作的等價轉(zhuǎn)換。
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基于CasADi,四足機器人運動控制與跳躍的實現(xiàn),本文將重點闡述在Matlab環(huán)境下進行非線性優(yōu)化問題設(shè)計與開發(fā),以及如何將優(yōu)化后的庫部署至嵌入式系統(tǒng)中的過程。首先,在Matlab環(huán)境中,通過移植已有的代碼,采用CasADi完成優(yōu)化問題庫的生成與測試,實現(xiàn)機器人完成跳躍規(guī)劃的展示。在構(gòu)建優(yōu)化問題后,需要將Matlab生成的庫導(dǎo)出,通過執(zhí)行特定命令,CasADi會自動將優(yōu)化過程轉(zhuǎn)換為C++可讀取的庫文件,并在Visual Studio中調(diào)用。這種方法較之完全重新在Matlab中編寫優(yōu)化問題,能大大節(jié)省時間,但也存在一些限制。在C++環(huán)境中,調(diào)用已導(dǎo)出的庫并獲取優(yōu)化結(jié)果,這一過程并未在官方文檔中詳細(xì)闡述。通過不斷測試CasADi自帶的示例程序,可以構(gòu)建一個模板,用于將Matlab中的矩陣和數(shù)據(jù)接口轉(zhuǎn)化為C++可識別的數(shù)據(jù)類型。本文將詳細(xì)說明如何在C++中實現(xiàn)Matlab矩陣操作的等價轉(zhuǎn)換。首先,介紹C++中實現(xiàn)類似Matlab行矩陣構(gòu)建的命令`vertcat`,用于構(gòu)建行矩陣;接著解釋如何使用`repmat`命令復(fù)制和擴展矩陣,以實現(xiàn)與Matlab相同的功能;然后,描述列矩陣構(gòu)建的`horzcat`命令,以及如何在C++中實現(xiàn)矩陣轉(zhuǎn)置操作;最后,介紹如何使用`DM`命令新建矩陣、創(chuàng)建單位矩陣、按矩陣維度重構(gòu)矩陣、截取矩陣等。在C++環(huán)境下,通過調(diào)用Matlab導(dǎo)出的nlp.so庫,輸入Matlab中定義的初始值、約束條件和優(yōu)化軌跡參數(shù),即可獲取優(yōu)化結(jié)果。優(yōu)化結(jié)果通過DM數(shù)據(jù)類型傳遞,并在C++中進行讀取、轉(zhuǎn)換和存儲,以實現(xiàn)對跳躍運動的輸出。優(yōu)化時間在Webots環(huán)境中的變化反映了實時優(yōu)化的動態(tài)調(diào)整。文章總結(jié)了采用CasADi Matlab Codegen功能自動化生成C代碼和庫的流程,以及如何通過直接調(diào)用nlp.so實現(xiàn)在線優(yōu)化的目的。這一方法能保證優(yōu)化的準(zhǔn)確性,減少離線優(yōu)化過程,并在步態(tài)運動中實現(xiàn)高動態(tài)跑跳。然而,目前方案面臨的問題包括如何完成嵌入式平臺的交叉編譯、解決初始狀態(tài)固定的限制、探索更方便的開發(fā)模式以及優(yōu)化運行效率。為了克服這些問題,考慮在C++框架下引入Python優(yōu)化節(jié)點、ROS通訊機制、LCM或共享內(nèi)存技術(shù),以實現(xiàn)優(yōu)化數(shù)據(jù)的高效輸入與輸出。
NLP非線性優(yōu)化第二步CasAdi Matlab庫導(dǎo)出與部署
在構(gòu)建優(yōu)化問題后,需要將Matlab生成的庫導(dǎo)出,通過執(zhí)行特定命令,CasADi會自動將優(yōu)化過程轉(zhuǎn)換為C++可讀取的庫文件,并在Visual Studio中調(diào)用。這種方法較之完全重新在Matlab中編寫優(yōu)化問題,能大大節(jié)省時間,但也存在一些限制。在C++環(huán)境中,調(diào)用已導(dǎo)出的庫并獲取優(yōu)化結(jié)果,這一過程并未在官方文檔中詳細(xì)闡述。通過不斷測試CasADi自帶的示例程序,可以構(gòu)建一個模板,用于將Matlab中的矩陣和數(shù)據(jù)接口轉(zhuǎn)化為C++可識別的數(shù)據(jù)類型。本文將詳細(xì)說明如何在C++中實現(xiàn)Matlab矩陣操作的等價轉(zhuǎn)換。
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