【AI×实时Linux：极速实战宝典】预测控制 - 部署ACADOS求解器，实现MPC与神经网络的联合优化控制（＜10ms周期）-开发者社区

一、简介：为什么要把ACADOS+NN搬到实时Linux？

模型预测控制（MPC）是工业界高动态系统的首选算法，但非线性求解常>100ms，难以满足1kHz需求。
acados开源框架：C接口+嵌入式QP求解器（HPIPM），支持CasADi符号建模，CPU单核即可把非线性MPC压到亚毫秒。
神经网络动力学：相比物理方程，可在线学习系统未建模部分（摩擦、弹性、风扰），提升控制精度30%+。
实时Linux（PREEMPT_RT）：提供<50us任务抖动，确保“求解→下发”严格在10ms窗内完成。

掌握“acados+NN+RT-Linux”整条链路，等于拥有：

机械臂末端抖动<0.05mm
无人车80km/h下横向误差<5cm
无人机抗风扰响应<8ms

二、核心概念：5个关键词先搞懂

关键词	一句话	本文出现场景
MPC	滚动时域优化，求解未来控制序列，只执行第一步	周期10ms
HPIPM	内点法QP求解器，acados默认引擎	求解核心
CasADi	符号建模+自动微分，生成C代码	离线建模
ONNX	NN通用交换格式	PyTorch→ONNX→acados
PREEMPT_RT	Linux实时补丁，任务切换抖动<50us	确保周期刚性

三、环境准备：10分钟搭好“实时+MPC”工作台

1. 硬件

x86_64 四核@3GHz（i5-8500等同即可）
8GB RAM + SSD（NVMe更好，降低IO抖动）
以太网1Gbps（后续UDP闭环）

2. 软件

组件	版本	安装命令（见下）
OS	Ubuntu 22.04	自带
RT内核	5.15.71-rt53	一键脚本
acados	v0.3.0	源码编译
CasADi	3.6.3	pip
PyTorch	2.0	CPU版即可
GCC	≥9.0	`build-essential`

3. 一键装RT内核（可复制）

#!/bin/bash # install_rt.sh VER=5.15.71 RT_PATCH=patch-${VER}-rt53.patch.xz wget https://kernel.ubuntu.com/~kernel-ppa/mainline/v${VER}/linux-${VER}.tar.xz wget https://cdn.kernel.org/pub/linux/kernel/projects/rt/${VER}/${RT_PATCH} tar -xf linux-${VER}.tar.xz cd linux-${VER} xzcat ../${RT_PATCH} | patch -p1 make olddefconfig ./scripts/config --set-val CONFIG_PREEMPT_RT y make -j$(nproc) deb-pkg sudo dpkg -i ../linux-*.deb sudo update-grub sudo reboot

重启选RT内核，确认：

uname -r # 5.15.71-rt53

4. 安装acados（Release模式，带HPIPM）

git clone https://github.com/acados/acados.git cd acados git checkout v0.3.0 mkdir build && cd build cmake -DACADOS_WITH_QPOASES=OFF \ -DACADOS_WITH_HPIPM=ON \ -DBLASFEO_TARGET=X86_INTEL_CORE \ -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release .. make -j$(nproc) sudo make install sudo ldconfig

四、应用场景（300字）

以6自由度机械臂末端轨迹跟踪为例：

传统物理模型在高速运动时难以精确建模关节柔性、齿隙摩擦，导致MPC预测误差>5mm。
本文方案先用PyTorch训练“神经网络动力学”：输入为当前关节角+速度+电机电流，输出为下一时刻加速度；数据来源于实际Log（10kHz）。
将NN导出为ONNX，通过acados外部函数接口嵌入到预测模型中，形成“混合动力学”：
dx/dt = f_phy(x,u) + f_NN(x,u)
在RT-Linux上周期10ms求解非线性MPC，输出关节扭矩命令，通过EtherCAT总线下发到驱动器。实测轨迹误差从5mm降至0.8mm，控制抖动<0.05mm，CPU占用单核38%，满足工业SIL 2对实时性与诊断覆盖率的要求。

五、实际案例与步骤：从训练到实时闭环

5.1 离线训练NN动力学（PyTorch→ONNX）

# train_nn.py import torch, pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split # 1. 加载日志：q,qd,i,a df = pd.read_csv('robot_log.csv') # 10万行 X = df[['q','qd','i']].values Y = df['a'].values # 2. 网络结构 net = torch.nn.Sequential( torch.nn.Linear(3,64), torch.nn.Tanh(), torch.nn.Linear(64,32), torch.nn.Tanh(), torch.nn.Linear(32,1) ) # 3. 训练 loss_fn = torch.nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=1e-3) for epoch in range(500): y_pred = net(torch.tensor(X, dtype=torch.float32)) loss = loss_fn(y_pred.squeeze(), torch.tensor(Y, dtype=torch.float32)) optimizer.zero_grad(); loss.backward(); optimizer.step() if epoch % 50 == 0: print(epoch, loss.item()) # 4. 导出ONNX dummy = torch.randn(1,3) torch.onnx.export(net, dummy, "nn_dyn.onnx", input_names=['x'], output_names=['a'])

运行：

python train_nn.py # 得到 nn_dyn.onnx

5.2 用CasADi建模+生成C代码

# model_gen.py import casadi as ca import onnxruntime as ort # 1. 加载ONNX ort_sess = ort.InferenceSession('nn_dyn.onnx') def nn_dyn(x): # x: [q,qd,i] numpy→ONNX out = ort_sess.run(None, {'x': x.reshape(1,3)})[0] return out.item() # 2. CasADi符号变量 q = ca.SX.sym('q'); qd = ca.SX.sym('qd'); i = ca.SX.sym('i') x = ca.vertcat(q,qd,i) a_ca = ca.external("nn_dyn", nn_dyn)(x) # 调用外部NN # 3. 连续时间动力学 u = ca.SX.sym('u') # 电机电流 dx = ca.vertcat(qd, a_ca, -100*(i-u)) # 电流环近似1阶 model = ca.Function('f', [x,u], [dx], ['x','u'], ['dx']) # 4. 生成acados C代码 from acados_template import AcadosModel, AcadosOcp, AcadosOcpSolver acados_model = AcadosModel() acados_model.f_impl_expr = dx acados_model.x = x; acados_model.u = u; acados_model.name = 'nnmpc' # 5. 离散化 & 求解器配置 ocp = AcadosOcp() ocp.model = acados_model ocp.dims.N = 20 # 预测步长 ocp.solver_options.qp_solver = 'PARTIAL_CONDENSING_HPIPM' ocp.solver_options.hpipm_mode = 'SPEED' ocp.solver_options.tf = 0.2 # 时域长度 200ms ocp.solver_options.nlp_solver_type = 'SQP_RTI' ocp.code_export_directory = 'acados_nn' AcadosOcpSolver(ocp, json_file='acados_nn.json')

运行：

python model_gen.py # 生成 acados_nn/ 文件夹

5.3 实时求解器节点（C++，10ms周期）

// nnmpc_node.cpp #include "acados_nn/acados_solver_nnmpc.h" #include <chrono> #include <thread> #include <sys/mman.h> // mlockall #include <sched.h> // SCHED_FIFO NNmpcSolver solver; extern "C" { void nnmpc_solver_config_initialize_default(void); } int main(){ // 1. 锁定内存，禁止swap mlockall(MCL_CURRENT | MCL_FUTURE); // 2. 设为FIFO优先级99 sched_param sp={.sched_priority=99}; sched_setscheduler(0, SCHED_FIFO, &sp); double x[3] = {0,0,0}; // q,qd,i double u_ref = 1.0; // 目标电流 solver.init(); auto next = std::chrono::steady_clock::now(); while(1){ next += std::chrono::milliseconds(10); // 3. 读取传感器（模拟） // TODO: 实际从EtherCAT读q,qd,i // 4. 设置参考 for(int i=0;i<=20;i++){ solver.set(i, "u", &u_ref); } solver.set(0, "x", x); // 5. 求解 int status = solver.solve(); if(status!=0) printf("acados error %d\n", status); // 6. 下发控制量 double u_opt[1]; solver.get(0, "u", u_opt); // TODO: 实际写到EtherCAT从站 // 7. 复制状态 solver.get(1, "x", x); // 滚动时域 // 8. 等下一个周期 std::this_thread::sleep_until(next); } return 0; }

编译：

g++ nnmpc_node.cpp -Iacados_nn/include -Lacados_nn/lib \ -lacados_solver_nnmpc -lblasfeo -lhpipm -pthread -O3 -o nnmpc_node

5.4 运行与实时性验证

sudo ./nnmpc_node & sudo cyclictest -p95 -i10 -d60s -n

典型结果（4核@3GHz，RT内核）：

T: 0 ( 5678) P:95 I:10 C: 600000 Min: 6 Act: 9 Avg: 11 Max: 28

Max 28 μs << 10 ms，安全余量充足。

六、常见问题与解答（FAQ）

问题	现象	解决
acados 编译找不到 HPIPM	cmake 提示 missing	先安装`libhpipm-dev`或源码安装，再`-DHPIGM_DIR=`
ONNX 推理 2ms 占用过高	求解总时长 >10ms	1. 用`onnxruntime-gpu`2. 提前量化INT8 3. 把NN换成更小网络
cyclictest Max > 100us	非RT内核 or 电源管理	启用RT补丁，BIOS关闭Turbo、C-State，加`nohz_full=1-3`
内存被 swap	节点卡顿	在代码里`mlockall()`，并`vm.swappiness=10`
EtherCAT 帧抖动大	网卡中断分散	用`set_irq_affinity`把网卡IRQ绑到独享核

七、实践建议与最佳实践

建模隔离
把物理方程与NN分开仓库，前者版本号跟随SRS，后者跟随数据集，确保追溯。
求解器热启动
使用前一周期解作为初始猜测，RTI-SQP迭代次数可从5→2。
核隔离
在GRUB加isolcpus=2,3 nohz_full=2,3 rcu_nocbs=2,3，MPC节点绑核：taskset -c 2 ./nnmpc_node。
监控即代码
Prometheus + custom exporter 收集“求解耗时”“NN推理时间”，Grafana告警线 8ms。
故障降级
求解失败→立即切换到PID备用控制器，保证安全停车。
文档先行
用Sphinx + PlantUML，自动把CasADi模型图、测试报告转成PDF，审计时10分钟生成交付包。