要解决"ACADOS非线性成本计算"包含代码示例的问题，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保您已经安装了ACADOS库。ACADOS是一个用于快速非线性优化的开源软件包，可在https://github.com/acados/acados 上获得。

2. 下载并安装ACADOS后，您可以按照以下示例代码来进行非线性成本计算：

import acados
import casadi as ca

# 定义问题的维度和时间离散步长
N = 20
nx = 4
nu = 2
T = 1.0

# 创建ACADOS问题对象
ocp = acados.ocp.Ocp()

# 定义状态变量和控制变量
x = ocp.set_variable(nx, "x")
u = ocp.set_variable(nu, "u")

# 定义状态变量的初始条件
x0 = [0.0, 0.0, 0.0, 0.0]
ocp.set_initial(x, x0)

# 定义非线性成本函数
cost_func = ca.Function('cost_func', [x, u], [ca.sin(x[0]) + u[0]**2])
ocp.set_cost(cost_func)

# 设置动力学约束
ode_func = ca.Function('ode_func', [x, u], [ca.sin(x[0])])
ocp.set_dynamics(ode_func)

# 设置边界条件
ocp.boundary_constraints()

# 设置采样时间
ocp.set_time(T/N)

# 设置求解器选项和方法
ocp.solver_options('integrator_type', 'ERK')
ocp.solver_options('qp_solver', 'PARTIAL_CONDENSING_HPIPM')

# 解决优化问题
ocp.solve()

# 获取最优解
x_opt = ocp.get_state("x")

请根据您的具体问题进行适当的修改和调整。这只是一个简单的示例，您可以根据自己的需求来定义状态变量、控制变量、成本函数、动力学约束等。

注意：这只是一个示例代码，具体实现可能因ACADOS版本和使用的编程语言而有所不同。请参考ACADOS文档和示例代码以获取更多详细信息和支持。