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High-Performance Small-Scale Solvers for Moving Horizon Estimation

机译:用于移动地平线估计的高性能小尺寸求解器

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摘要

In this paper we present a moving horizon estimation (MHE) formulation suitable to easily describe the quadratic programs (QPs) arising in constrained and nonlinear MHE. We propose algorithms for factorization and solution of the underlying Karush-Kuhn-Tucker (KKT) system, as well as the ecient implementation techniques focusing on small-scale problems. The proposed MHE solver is implemented using custom linear algebra routines and is compared against implementations using BLAS libraries. Additionally, the MHE solver is interfaced to a code generation tool for nonlinear model predictive control (NMPC) and nonlinear MHE (NMHE). On an example problem with 33 states, 6 inputs and 15 estimation intervals execution times below 500 microseconds are reported for the QP underlying the NMHE.
机译:在本文中,我们提出了一种移动视域估计(MHE)公式,该公式适合于轻松描述在受限和非线性MHE中产生的二次程序(QP)。我们提出了用于基础Karush-Kuhn-Tucker(KKT)系统的分解和求解的算法,以及针对小规模问题的有效实现技术。拟议的MHE求解器是使用自定义线性代数例程实现的,并与使用BLAS库的实现进行了比较。此外,MHE求解器连接到代码生成工具,用于非线性模型预测控制(NMPC)和非线性MHE(NMHE)。在具有33个状态的示例问题中,报告了NMHE下的QP的6个输入和15个估计间隔的执行时间低于500微秒。

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