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  • TPS7333QP的技术参数

    2020-12-12 11:05:52
    产品型号:TPS7333QP输出电压(V):3.300输出电流典型值(mA):500输入电压最小值(V):3.770输入电压最大值(V):10压差典型值(mV):235静态电流典型值(mA):0.340容限(%):2关断功能:Yes输出电容(μF):10输出电容类型:钽封装/...
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  • QP状态机第二版pdf

    2019-04-23 10:39:25
    QP实时嵌入式系统,第二版,教材,中文和英文版都有,希望能帮到你。
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  • TPS7250QP的技术参数

    2020-12-12 11:03:44
    产品型号:TPS7250QP输出电压(V):5输出电流典型值(mA):250输入电压最小值(V):5.410输入电压最大值(V):10压差典型值(mV):190静态电流典型值(mA):0.180容限(%):2关断功能:Yes输出电容(μF):10输出电容类型:钽封装/温度...
  • TPS7150QP的技术参数

    2020-12-12 11:01:34
    产品型号:TPS7150QP输出电压(V):5输出电流典型值(mA):500输入电压最小值(V):5.150输入电压最大值(V):11压差典型值(mV):146静态电流典型值(mA):0.290容限(%):2关断功能:Yes输出电容(μF):10输出电容类型:钽封装/温度...
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  • TPS7133QP的技术参数

    2020-12-12 11:00:35
    产品型号:TPS7133QP输出电压(V):3.300输出电流典型值(mA):500输入电压最小值(V):3.540输入电压最大值(V):11压差典型值(mV):235静态电流典型值(mA):0.290容限(%):2关断功能:Yes输出电容(μF):10输出电容类型:钽封装/...
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  • TPS7330QP的技术参数

    2020-12-12 11:04:57
    产品型号:TPS7330QP输出电压(V):3输出电流典型值(mA):500输入电压最小值(V):3.500输入电压最大值(V):10压差典型值(mV):267静态电流典型值(mA):0.290容限(%):2关断功能:Yes输出电容(μF):10输出电容类型:钽封装/温度...
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  • QP-源码

    2021-03-29 23:53:19
    合格品 预测变量 结果 提交大文件
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    2016-08-26 15:02:45
    量子框架--QP RTOS 包括QP/C, QP/C++, QP/nano, Qtools, QM
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  • 明纬电源QP-200系列200W四组输出具有PFC功能开关电源PDF,
  • QP3041FS.pdf

    2020-06-01 14:20:20
    QP3041FS.pdf
  • Arduino-qp-arduino.zip

    2019-09-18 11:11:12
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  • qp solver

    2021-04-28 11:05:43
    } 结果: ----------------------------------------------------------------- OSQP v0.6.2 - Operator Splitting QP Solver (c) Bartolomeo Stellato, Goran Banjac University of Oxford - Stanford University ...

    一. qpOASES

    1. 安装

    mkdir build
    cd build
    cmake ..
    make
    sudo make install
    

    2. CmakeLists 修改

    set(QPOASES_INLUDE_DIRS /usr/local/include/qpOASES)
    include_directories(${QPOASES_INLUDE_DIRS})
    target_link_libraries(qptest1 ${catkin_LIBRARIES} qpOASES)
    

    我也是这样用的,但是编译报错

    /usr/bin/ld: error: unable to find library -lqpOASES
    collect2: error: ld returned 1 exit status
    

    我是直接把编译生成的静态链接库,拿出来使用,编译的文件在这里

    qpOASES-master/build/libs/libqpOASES.a
    

    放到自己的文件路径下

    bbox_test/lib/qpOASES/libqpOASES.a
    
    • 修改一下 CmakeLists.txt
    link_directories(lib/qpOASES)
    set(qpOASES libqpOASES.a)
    
    add_executable(bbox_test ${SOURCES} ${AS_HEADERS} ${AS_SOURCES})
    target_link_libraries(bbox_test ${OpenCV_LIBS}
                                    qpOASES 
                                    ${GTEST} 
                                    gflags)
    

    3. 使用测试

    举个栗子:
    在这里插入图片描述

    #include <qpOASES.hpp>
    
    using namespace qpOASES;
    
    int main()
    {
    	/* Setup data of first QP. */
    	real_t H[2 * 2] = { 1.0, 0.0, 0.0, 0.5 };
    	real_t A[1 * 2] = { 1.0, 1.0 };
    	real_t g[2] = { 1.5, 1.0 };
    	real_t lb[2] = { 0.5, -2.0 };
    	real_t ub[2] = { 5.0, 2.0 };
    	real_t lbA[1] = { -1.0 };
    	real_t ubA[1] = { 2.0 };
    
    	/* Setup data of second QP. */
    	// real_t g_new[2] = { 1.0, 1.5 };
    	// real_t lb_new[2] = { 0.0, -1.0 };
    	// real_t ub_new[2] = { 5.0, -0.5 };
    	// real_t lbA_new[1] = { -2.0 };
    	// real_t ubA_new[1] = { 1.0 };
    
    	/* Setting up QProblem object. */
    	QProblem example(2, 1);
    
    	/* Solve first QP. */
    	int_t nWSR = 10;
    	example.init(H, g, A, lb, ub, lbA, ubA, nWSR);
        // example.init(H, g, A, lb, ub, nullptr, ubA, nWSR);
    
    	/* Solve second QP. */
    	// nWSR = 10;
    	// example.hotstart(g_new, lb_new, ub_new, lbA_new, ubA_new, nWSR);
    	/* Get and print solution of second QP. */
    
    	real_t xOpt[2];
    	example.getPrimalSolution(xOpt);
        
    	printf("\n xOpt = [ %e, %e ]; objVal = %e\n\n", xOpt[0], xOpt[1], example.getObjVal());
    	return 0;
    }
    

    结果:

    seivl@seivl-Default-string:~/me/bbox_test/build_$ ./bbox_test 
    ####################   qpOASES  --  QP NO.   1   #####################
    
        Iter   |    StepLength    |       Info       |   nFX   |   nAC    
     ----------+------------------+------------------+---------+--------- 
           0   |   5.833333e-01   |   ADD CON    0   |     1   |     1   
           1   |   1.000000e+00   |    QP SOLVED     |     1   |     1   
    
     xOpt = [ 5.000000e-01, -1.500000e+00 ]; objVal = -6.250000e-02
    

    验证一下:

    • matlab 测试
    H = [1 0; 0 1/2];
    f = [1.5; 1];     
    A = [1 1;-1 -1];  % 两边乘上负号,变成约束
    b = [2;1];
    lb = [1/2; -2];
    ub = [5; 2];
    [x,fval,exitflag,output,lambda] = quadprog(H,f,A,b,[],[],lb,ub)
    

    结果:

    x =
    
        0.5000
       -1.5000
    
    
    fval =
    
       -0.0625
    

    二. osqp

    1. osqp 安装

    git clone --recursive https://github.com/oxfordcontrol/osqp
    
    cd osqp
    mkdir build
    cd build
    cmake .. -DBUILD_SHARED_LIBS=ON
    make -j6
    sudo make install
    

    2. osqp-eigen 安装

    git clone https://github.com/robotology/osqp-eigen.git
    
    cd osqp-eigen
    mkdir build
    cd build
    cmake ..
    make
    make install
    

    编译报错:
    在这里插入图片描述解决措施:

    • step1:卸载eigen3
    sudo rm -rf /usr/include/eigen3
    sudo rm -rf /usr/lib/cmake/eigen3
    
    • step2: 下载安装最新eigen3

    在这里下载:

    https://gitlab.com/libeigen/eigen/-/releases
    
    mkdir build
    cd build
    cmake ..
    sudo make
    sudo make install
    

    可以看见其实是安装到:

    /usr/local/include/eigen3/
    

    这个目录下了,但是一般使用 #include<Eigen/Dense> 的时候,编译器会默认去

    usr/local/include
    

    这里找,因此需要改一下

    sudo cp -r /usr/local/include/eigen3/Eigen /usr/local/include
    

    自带的测试例子:

    cd osqp-eigen/example
    mkdir build && cd build
    cmake ..
    make
    
    ./MPCExample
    

    测试

    • CMakeLists.txt 文件
    cmake_minimum_required(VERSION 3.1)
    
    set (CMAKE_CXX_STANDARD 11)
    
    project(OsqpEigen-Example-Test)
    
    find_package(OsqpEigen)
    find_package(Eigen3)
    
    include_directories(SYSTEM ${EIGEN3_INCLUDE_DIR})
    
    #osqp_eigen_test
    add_executable(osqp_eigen_test src/osqp_eigen_test.cpp)
    target_link_libraries(osqp_eigen_test OsqpEigen::OsqpEigen)
    
    #include "OsqpEigen/OsqpEigen.h"
    #include <Eigen/Dense>
    #include <iostream>
    
    int main()
    {
        // allocate QP problem matrices and vectores
        Eigen::SparseMatrix<double> hessian;
        Eigen::VectorXd gradient;
        Eigen::SparseMatrix<double> linearMatrix;
        Eigen::VectorXd lowerBound;
        Eigen::VectorXd upperBound;
    
        hessian.resize(2, 2); 
        hessian.insert(0, 0) = 1;
        hessian.insert(1, 0) = 0;
        hessian.insert(0, 1) = 0;
        hessian.insert(1, 1) = 0.5; 
        std::cout << "hessian:" << std::endl << hessian << std::endl;
    
        gradient.resize(2);
        gradient << 1.5, 1;
        std::cout << "gradient:" << std::endl << gradient << std::endl;
    
        linearMatrix.resize(3, 2);
        linearMatrix.insert(0, 0) = 1;
        linearMatrix.insert(0, 1) = 1;
        linearMatrix.insert(1, 0) = 1;
        linearMatrix.insert(1, 1) = 0;
        linearMatrix.insert(2, 0) = 0;
        linearMatrix.insert(2, 1) = 1;
        std::cout << "linearMatrix:" << std::endl << linearMatrix << std::endl;lowerBound.resize(3);
    
        lowerBound.resize(3);
        lowerBound << -1, 0.5, -2;
        std::cout << "lowerBound:" << std::endl << lowerBound << std::endl;
    
        upperBound.resize(3);
        upperBound << 2, 5, 2;
        std::cout << "upperBound:" << std::endl << upperBound << std::endl;  
        
        int NumberOfVariables = 2;   //A矩阵的列数
        int NumberOfConstraints = 3; //A矩阵的行数
    
        OsqpEigen::Solver solver;
    
        // settings
        //solver.settings()->setVerbosity(false);
        solver.settings()->setWarmStart(true);
    
        // set the initial data of the QP solver
        solver.data()->setNumberOfVariables(NumberOfVariables);     //设置A矩阵的列数,即n
        solver.data()->setNumberOfConstraints(NumberOfConstraints); //设置A矩阵的行数,即m
    
        if(!solver.data()->setHessianMatrix(hessian)) return 1;
        if(!solver.data()->setGradient(gradient)) return 1;
        if(!solver.data()->setLinearConstraintsMatrix(linearMatrix)) return 1;
        if(!solver.data()->setLowerBound(lowerBound)) return 1;
        if(!solver.data()->setUpperBound(upperBound)) return 1;
    
        // instantiate the solver
        if(!solver.initSolver()) return 1;
    
        Eigen::VectorXd QPSolution;
    
        // solve the QP problem
        if (!solver.solve())
            return 1;
    
        // get the controller input
        clock_t time_start = clock();
        clock_t time_end = clock();
    
        time_start = clock();
        QPSolution = solver.getSolution();
        time_end = clock();
    
        std::cout << "time use:" << 1000 * (time_end - time_start) / (double)CLOCKS_PER_SEC << "ms" << std::endl;
        std::cout << "QPSolution:" << std::endl << QPSolution << std::endl;
    
        return 0;
    }
    

    结果:

    -----------------------------------------------------------------
               OSQP v0.6.2  -  Operator Splitting QP Solver
                  (c) Bartolomeo Stellato,  Goran Banjac
            University of Oxford  -  Stanford University 2021
    -----------------------------------------------------------------
    problem:  variables n = 2, constraints m = 3
              nnz(P) + nnz(A) = 9
    settings: linear system solver = qdldl,
              eps_abs = 1.0e-03, eps_rel = 1.0e-03,
              eps_prim_inf = 1.0e-04, eps_dual_inf = 1.0e-04,
              rho = 1.00e-01 (adaptive),
              sigma = 1.00e-06, alpha = 1.60, max_iter = 4000
              check_termination: on (interval 25),
              scaling: on, scaled_termination: off
              warm start: on, polish: off, time_limit: off
    
    iter   objective    pri res    dua res    rho        time
       1  -2.0896e+00   2.34e+00   8.25e-01   1.00e-01   1.28e-04s
      50  -6.2500e-02   1.02e-07   1.88e-07   8.47e-01   2.12e-04s
    
    status:               solved
    number of iterations: 50
    optimal objective:    -0.0625
    run time:             2.29e-04s
    optimal rho estimate: 7.22e-01
    
    time use:0.009ms
    QPSolution:
     0.5
    -1.5
    

    可以看到和上面一致

    3. osqp python

    安装

    pip install osqp -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
    
    展开全文
  • qp有效集算法

    2016-02-28 14:27:04
    采用有效集策略的二次规划算法实现,c++语言。成功应用于预测控制在线控制律的求解
  • 鉴于QP_TR信任域算法的优良性能,针对上述两个问题提出了一种新的基于QP_TR信任域和Kalman滤波的跟踪算法。该算法利用QP_TR进行图像稳定和模板匹配,通过Kalman滤波器状态估计滤除干扰。与三步搜索方法相比,加大了...

空空如也

空空如也

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QP