osqp-eigen库中的solveProblem函数以及其C++用法

OSQP是一个优化套件，用于求解二次规划问题(QP)。它通常与Eigen库一起使用，因为Eigen提供了一个高效的矩阵运算环境。`osqp::Solver` 类中的 `solveProblem` 函数是核心功能，用于解决优化问题。

`solveProblem` 的基本用法如下：

#include <osqp/osqp.h>
#include <Eigen/Dense>

// 初始化OSQP solver
osqp::Solver osqp;
osqp.setup(osqp_options); // 设置优化选项

// 创建或加载问题数据
Eigen::VectorXd q(n);
Eigen::MatrixXd P(n, n);
Eigen::VectorXd x0; // 初始Guess (可选)
Eigen::VectorXd A;   // 约束系数矩阵
Eigen::VectorXd l, u; // 约束下界和上界

// 设置QP问题
osqp.setProblem(q, P, A, l, u, x0);

// 解决问题
osqp.solve(); // 这将调用内部的SQP算法

// 获取结果
const Eigen::VectorXd result_x = osqp.x(); // 最优解
const double objective_value = osqp.primalObjective(); // 目标函数值

这里，`n` 表示变量的数量，`q` 和 `P` 分别对应于QP的常数项和Hessian矩阵，`A`, `l`, `u` 描述了线性约束。`x0` 可以是初始猜测，如果没有则默认为零向量。调用 `osqp.solve()` 后，你可以通过 `osqp.x()` 获得最优解，`osqp.primalObjective()` 得到问题的最小值。