mpc 用osqp c++实现

MPC (Model Predictive Control) 是一种高级控制方法，它可以根据系统模型和未来预测信息，通过优化控制输入来实现对系统的控制。OSQP是一个优化求解器，它可以用于求解凸优化问题。在MPC中，通常需要求解一个凸优化问题来计算最优控制输入，因此OSQP可以用于求解MPC问题。

在C++中实现MPC+OSQP可以参考以下步骤：

1. 定义MPC模型：根据系统模型，将MPC问题转化为一个离散时间的状态空间模型，包括状态方程和观测方程。

2. 定义优化问题：将MPC问题转化为一个凸优化问题，包括目标函数和约束条件。

3. 调用OSQP求解器：将优化问题传递给OSQP求解器，求解出最优的控制输入。

4. 更新系统状态：根据最优控制输入，更新系统状态，以此迭代实现对系统的控制。

在实现过程中，需要使用OSQP库提供的API来调用求解器。具体实现方法可以参考OSQP官方文档和示例代码。