可以在真实的机器人上在线使用这种gekko MPC方法吗？
可以在真实的机器人上在线使用这种gekko MPC方法吗？
提问于 2020-03-18 16:11:58
我想在一个真实的机器人上做一些轨迹跟踪，我想使用MPC，所以我找到了这个gekko。我可以对我的机器人和其他东西进行模拟，但是否可以实时使用它，因为我看到它需要一些时间来计算最优解，并且我不太确定编码方面的智慧如何做到这一点，如果你只是接受第一个输入并将其提供给真实系统，然后使用传感器读数更新状态值，然后再次使用m.solve()函数，等等。
提前感谢
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2020-03-19 01:01:28
是的，Gekko当然可以进行实时控制，但你需要注意一些事情：
- Cycle时间：应用程序必须读取传感器，计算模型的更新(估计)，优化未来的移动计划(控制)，并在指定的周期时间内实施移动计划。如果你有一个快于10 Hz的周期时间，你可能想看看线性二次型控制器或其他faster.
- Model形式的方法：非线性模型需要更长的时间来计算或可能不收敛。线性模型通常用于许多行业，因为它速度快且周期长度( reliable.
- Horizon length )：您需要足够长的横向长度来预测影响当前分辨率的未来约束：控制器的第一步需要与周期时间一致。未来的预测步骤可以是size.
- Local解算的任何步骤：如果您在Raspberry Pi等嵌入式硬件上实现size.
- Local，则本地解算可能比远程解算慢。您可以使用远程解算到公共服务器(
remote=True)，在Windows或Linux (remote=True server='http://10.0.0.10')中设置自己的本地服务器，或者在嵌入式硬件上本地解算(remote=False)。在创建gekko对象(m=GEKKO(remote=False)).
时设置remote和server
在Machine Learning and Dynamic Optimization的课程中，有很多实时的MPC代码和一个带有Temperature Control Lab (TCLab)的应用程序。下面是运行中的MPC。
这是设备：
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/60735641
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