HYPO-MPC est un projet visant à optimiser les paramètres hyper d'un système de contrôle prédictif de modèle (MPC) à l'aide de l'algorithme NSGA-II. L'objectif est de trouver des valeurs optimales pour les paramètres MPC, tels que l'horizon de temps, le coefficient de vitesse et gamma, pour améliorer les performances du système de contrôle.

Le projet rkcl-osqp-solver fournit une implémentation du solveur d'optimisation sous contraintes quadratiques (QP) OSQP, optimisée pour les systèmes de contrôle en temps réel. Il offre une interface facile à utiliser pour intégrer le solveur dans des applications de contrôle, améliorant ainsi les performances de calcul et la précision des algorithmes d'optimisation.

Le projet qp_solver est un outil d'optimisation mathématique permettant la résolution de problèmes quadratiques, utilisé pour améliorer les performances de systèmes de contrôle complexes.