在上一篇博客中对二次规划和qpoase进行了介绍, 但是对qpOASES库的使用还是不够了解,这里通过百度Apollo规划模块中对qpOASES的使用对这个库进行再次了解。后续也将研究研究apollo对osqp库的使用方法。
apollo中对osqp的用处可能不止一处,对active_set_spline_1d_solver.cc进行分析。
变量定义依据
基于qpoase对二次规划形式的描述,我们采用的变量名称都依据下图。


H:hessian矩阵 H ∈ R n V × n V H\in\mathbf{R^{nV \times nV}} H∈RnV×nV
g:梯度向量 g ∈ R n V g\in\mathbf{R^{nV}} g∈RnV
A:约束矩阵 A ∈ R n C × n V A\in\mathbf{R^{nC \times nV}} A∈RnC×nV
lb ub:上下限边界向量 l b , u b ∈ R n V lb,ub\in\mathbf{R^{nV}} lb,ub∈RnV
lbA ubA:上下限约束向量 l b , u b ∈ R n C lb,ub\in\mathbf{R^{nC}} lb,ub∈R

本文深入解析Apollo项目中二次规划库的使用方法,重点介绍了qpOASES和OSQP库在样条曲线优化中的应用。通过对代码的详细分析,阐述了如何将复杂的数学问题转化为二次规划问题,并利用这些库进行求解。
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