开源项目安装与配置指南：Optimization Engine

开源项目安装与配置指南：Optimization Engine

optimization-engine Nonconvex embedded optimization: code generation for fast real-time optimization 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/optimization-engine

1. 项目基础介绍

Optimization Engine（OpEn）是一个用于快速实时优化的嵌入式非凸优化求解器。它适用于下一代机器人技术和自主系统，特别是那些需要非线性模型预测控制和非线性移动视野估计的嵌入式应用。OpEn 能够生成适用于参数优化问题的优化器模块，并且可以在嵌入式设备上运行。该项目的主要编程语言是Rust，同时提供了MATLAB和Python的接口。

2. 项目使用的关键技术和框架

• Rust语言：用于编写核心的优化算法，保障内存安全和性能。
• CasADi：一个开源的符号计算库，用于定义优化问题的成本函数和约束。
• MATLAB/Python接口：允许用户使用这些熟悉的语言来定义优化问题，并生成Rust代码。
• ROS（Robot Operating System）支持：自动生成ROS包，便于在机器人应用中使用。

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装前，请确保您的系统满足以下要求：

• 操作系统：Linux或macOS。
• Rust工具链：包括rustc（Rust编译器）、cargo（Rust的包管理器）和rustfmt（代码格式化工具）。
• Python 3.x：以及pip包管理器。
• MATLAB：如果需要使用MATLAB接口。
• 网络连接：用于下载依赖项和工具。

安装步骤

步骤 1：安装Rust工具链

访问 Rust官网 按照官方指南安装Rust。安装完成后，在终端中运行以下命令确认安装：

rustc --version
cargo --version

步骤 2：安装Python依赖

使用pip安装所需的Python包：

pip install casadi numpy

步骤 3：克隆项目仓库

在合适的目录下，使用git克隆项目：

git clone https://github.com/alphaville/optimization-engine.git
cd optimization-engine

步骤 4：安装Rust依赖

在项目根目录下，使用cargo安装Rust依赖：

cargo build

步骤 5：配置和构建项目

根据项目提供的示例代码，在MATLAB或Python中配置你的优化问题，然后生成Rust代码。以下是一个Python配置示例：

import opengen as og
import casadi as cs

# 定义变量
u = cs.SX.sym("u", 5)
p = cs.SX.sym("p", 2)

# 定义成本函数和约束
phi = og.functions.rosenbrock(u, p)
f2 = cs.vertcat(1.5 * u[0] - u[1], cs.fmax(0.0, u[2] - u[3] + 0.1))
bounds = og.constraints Ball2(None, 1.5)

problem = og.builder.Problem(u, p, phi).with_penalty_constraints(f2).with_constraints(bounds)

# 配置和代码生成
build_config = og.config.BuildConfiguration().with_build_directory("python_test_build").with_tcp_interface_config()
meta = og.config.OptimizerMeta()
solver_config = og.config.SolverConfiguration().with_tolerance(1e-5).with_constraints_tolerance(1e-4)
builder = og.builder.OpEnOptimizerBuilder(problem, meta, build_config, solver_config)
builder.build()

执行上述脚本将生成Rust代码和相关的构建文件。

步骤 6：构建并运行生成的Rust代码

在构建目录下，运行以下命令来编译和运行生成的Rust代码：

cd python_test_build
cargo run

完成以上步骤后，您应该能够成功安装和配置Optimization Engine项目，并开始使用它来处理嵌入式非凸优化问题。

optimization-engine Nonconvex embedded optimization: code generation for fast real-time optimization 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/optimization-engine