IMPACT: A Toolchain for Nonlinear Model Predictive Control Specification, Prototyping, and Deployment

要約

自動コード生成機能を備えた非線形モデル予測制御 (NMPC) 仕様の柔軟なツールチェーンである IMPACT を紹介します。
ツールチェーンは、使いやすいアプリケーション プログラミング インターフェイスをユーザーに提供し、NMPC ソリューションの迅速なプロトタイピングのために複数の最先端ツールと数値最適化ソルバーを使用する柔軟性を提供することで、NMPC 実装のエンジニアリングの複雑さを軽減します。
IMPACT は Python で記述されており、ユーザーは Python および MATLAB から呼び出すことができ、生成された NMPC ソルバーは C、Python、MATLAB、および Simulink から直接実行できます。
問題の特定と Simulink を使用した組み込みハードウェアへの展開を含むアプリケーション例が提示され、NMPC ベースのソリューションに対する IMPACT の有効性と適用可能性が示されます。

要約(オリジナル)

We present IMPACT, a flexible toolchain for nonlinear model predictive control (NMPC) specification with automatic code generation capabilities. The toolchain reduces the engineering complexity of NMPC implementations by providing the user with an easy-to-use application programming interface, and with the flexibility of using multiple state-of-the-art tools and numerical optimization solvers for rapid prototyping of NMPC solutions. IMPACT is written in Python, users can call it from Python and MATLAB, and the generated NMPC solvers can be directly executed from C, Python, MATLAB and Simulink. An application example is presented involving problem specification and deployment on embedded hardware using Simulink, showing the effectiveness and applicability of IMPACT for NMPC-based solutions.

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