无人机航迹规划人工势场法代码

由于无人机的航迹规划人工势场法的代码可能涉及到不同的编程语言和不同的无人机系统，因此在这里无法提供通用的代码。以下是一个简单的Python示例代码，用于展示如何使用人工势场法规划无人机的航迹。

import numpy as np

# 定义目标点和障碍物
goal = np.array([10, 10])
obstacles = np.array([[5, 5], [7, 8], [9, 9]])

# 定义势场参数
kf = 1  # 目标点吸引力系数
ko = 5  # 障碍物斥力系数
q = 1   # 无人机位置惩罚系数

# 计算势场力
def attractive_force(position):
    return kf * (goal - position)

def repulsive_force(position):
    force = np.zeros(2)
    for obstacle in obstacles:
        distance = np.linalg.norm(position - obstacle)
        if distance < 1e-6:
            distance = 1e-6
        direction = (position - obstacle) / distance
        force += ko * ((1 / distance) - (1 / 1)) * (1 / (distance ** 2)) * direction
    return force

def total_force(position):
    return attractive_force(position) + repulsive_force(position) - q * position

# 定义无人机初始位置和速度
position = np.array([0, 0])
velocity = np.array([1, 1])

# 迭代计算无人机下一时刻位置和速度
dt = 0.1  # 时间步长
for i in range(100):
    acceleration = total_force(position)
    velocity += acceleration * dt
    position += velocity * dt

    # 输出无人机当前位置和速度
    print("Position:", position)
    print("Velocity:", velocity)

在这个示例代码中，我们使用了一个简单的二维空间，定义了一个目标点和三个障碍物。我们假设无人机的速度是恒定的，因此只需要计算无人机的加速度即可。迭代计算无人机下一时刻的位置和速度，直到达到最终目标点。在每次迭代中，我们使用人工势场法计算无人机的势场力，并将其转换为加速度。最终，在程序中输出无人机的当前位置和速度。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，无法直接运行在真正的无人机系统中。在实际应用中，需要根据具体的无人机系统和任务需求，进行适当的修改和优化。