FORCESPRO | モデル予測制御(MPC) 組み込みシステム最適化 ソルバー

FORCESPRO | モデル予測制御(MPC) 組み込みシステム最適化 ソルバーの取り扱い商品の一例

FORCESPRO | モデル予測制御(MPC) 組み込みシステム最適化 ソルバーの商品説明

【ライセンス形態】

プロジェクト(技術開発)の段階に応じた3つの異なるノードがあります。
各ノードは、S、M、L それぞれの線形計画法のアルゴリズムで利用できます。

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NODE TYPES … 技術開発フェーズ(モデルベーステスト)

- Engineering:
問題固有のソルバーを生成し、同じx86/x86_64プラットフォームでソルバーを実行
※ Windows / Linux / Max OSXの場合

- SoftWare Testing (Sil/CI)
物理システムを制御せず、異なるx86/x86_64プラットフォームでソルバーを実行

- HardWare Testing (HiL/Field Testing)
異なるプラットフォームでソルバーを実行し、車両等の物理システムを制御

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VARIANT … 線形計画法のアルゴリズム

- S: LP, QP, QCQP
- M: LP, QP, QCQP, Binary Integer QP, NLP with SQP
- L: LP, QP, QCQP, Binary Integer QP, NLP with SQP and IP solver, Mixed Integer NLP

LP(Linear Programming /線形計画問題)
QP(Quadratic Programming) … 二次計画問題
QCQP(Quadratically Constrained Quadratic Program) …二次制約付き二次計画問題
Binary Integer QP … 整数計画問題
NLP with SQP … SQP用いたNLP(Nonlinear Programing)ソルバー
NLP with SQP and IP solver … SQP-IPを用いたNLP(自然言語処理)ソルバー
Mixed Integer NLP(Nonlinear Programing) … 混合整数非線形計画問題

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commercial use
オプション:
- SCA (ソースコードアクセス)
- SHS (セルフホストサービス)

※商用アプリケーションでのシリーズ展開も可能です。
embtech社では、アプリケーションとニーズをよりよく理解したうえで
設定に対しての適切なご提案をしております。
ヒアリングが必要となりますため、ご要望やご相談につきましては
別途お問い合わせください。


【主な特長と利点】詳細はこちら(メーカーページ)

・数理最適化問題^※1を瞬時に解くための、高速^※2で信頼性の高い数値解法
・コードサイズが小さくメモリの使用量が少ないため埋め込みが容易
・任意のハードウェアプラットフォームで実行可能
・信頼性が高く完全自律システムへの適用が可能
・モデル予測制御の業界標準(シリアルアプリケーションで多数の実績あり)
・MathWorks Model Predictive ControlToolbox に統合可能
・MISRA-C準拠(高いコーディング標準に準拠)


※1 組み込みシステム最適化に必要な関連性の高い最適化問題の処理が可能

最適化問題の種類
- Nonlinear Program (NLP, 非線形計画問題)
- Mixed-Integer NLP (MI-NLP, 混合整数二次計画問題)
- Linear Program (LP, 線形計画問題)
- Quadratic Program (QP, 二次計画問題)
- Quadratic-Constrained Quadratic Program (QCQP, 二次制約付き二次計画問題)
- Binary-Integer QPs (2進整数計画問題)

組み込みシステムの例
- 線形モデル予測制御 (Linear MPC)
- 非線形モデル予測制御 (Nonlinear MPC, NMPC)
- ハイブリッドモデル予測制御 (Hybrid MPC)
- 経済的モデル予測制御 (Economic MPC)
- 動作計画(モーションプランニング)の問題 (Motion Planning Problems)
- 自律的な意思決定 (Autonomous Decision Making)


※2 さまざまなアプリケーションでのFORCESPROの一般的な計算時間(参考)

- ロボット動作計画:1ミリ秒 (例:Robotic Arm Manipulator (MATLAB & Python))
- 自動車の経路計画:8ミリ秒 (例:Obstacle avoidance (MATLAB & Python))
- 宇宙船ランデブー:1ミリ秒 (例:Low-level interface: Spacecraft Rendezvous)


【最適化手法】

最適化アルゴリズム
アプリケーションに最適な方法を2つのアルゴリズムから選択可能

- Interior-Point Solver (IP)
少ない反復回数で収束するまでNLPを解くことが可能
最大計算時間が重要な組み込みシステム制御に有効

- Sequential Quadratic Programing (SQP)
非線形モデル予測制御のための高速な実時間最適化が可能
利用可能な計算時間や計算能力が小さい場合でもリアルタイムの実装が可能
高速フィードバックレートを必要とする組み込みシステム制御に有効

Derivative Generation
- CASADI
- Mathworks Symbolic Toolbox
- User-made functions

ヘッセ行列(Hessian)
- Blockwise BFGS
- Gauss-Newton


【ハードウェア要件】

実行可能なプロセッサ/プラットフォーム
- x86 (Windows、Mac、Linux)
- ARM-Cortex
- PowerPC (GCC toolchain)
- NVIDIA SoC
- Speedgoat real-time platform
- dSPACE MicroAutoBoxII and III
- dSPACE Autobox

※ 上記以外のプロセッサ/プラットフォームも可能です。お気軽にお問合せ下さい。


【インターフェース】

ソルバーの生成
- MathWorks / MATLAB
- MathWorks / Model Predictive Control Toolbox?
- Python

ソルバーの実行環境
- MathWorks /MATLAB
- MathWorks /Simulink
- MathWorks / Model PredictiveControlToolbox
- C / C ++
- Python

参考情報

• MathWorks Linear MPC Plugin(メーカーページ)

動画

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