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何を解決するか

acados は非線形最適制御問題（OCP）の高速で埋め込み可能なソルバーを提供します。リアルタイムアプリケーション、特にモデル予測制御（MPC）や移動時間窓推定（MHE）のような、高周波制御ループ内で繰り返し迅速に問題を解く必要がある用途に特化して設計されています。

動作方法

最大のパフォーマンスを実現するためにC言語で記述されたソフトウェアは、最適制御問題の特定の構造を活用して効率を高めます。HPIPM などのカスタマイズされた二次計画法（QP）ソルバーと縮約法（condensing methods）を用いて計算を高速化します。時間離散化には複数ショット法をサポートし、常微分方程式（ODE）および微分代数方程式（DAE）の解法にさまざまな積分法を提供します。モジュール構造を採用しており、NLPソルバー、QPソルバー、正則化手法を自由に組み合わせられます。Python、MATLAB、Octaveインターフェースを用いて問題を定義でき、非線形式の構築には一般的に CasADi の記号的フレームワークを利用します。

対象ユーザー

ロボット工学（クアッドコプター、脚部歩行）、自律走行車両、航空宇宙（軌道最適化）、エネルギーシステム、バイオメカニクスなど、高性能な埋め込みシステムを扱うエンジニアや研究者に向けられています。

特徴

• リアルタイム性能: 時間が厳しく制約される高周波制御ループに最適化。
• 埋め込み重視: 埋め込みハードウェアへのデプロイを想定してC言語で記述。
• 機械学習との統合: 機械学習アーキテクチャに微分可能レイヤーとして埋め込むことができ、MPCと強化学習を組み合わせることが可能。
• 柔軟な定式化: ステージごとに関数や次元が変化する多段階または多段階問題をサポート。
• 広範な言語対応: Python、MATLAB、Octave用インターフェースを提供。