水下潜航器协同导航代码
时间: 2023-09-23 10:02:25 浏览: 62
水下潜航器的协同导航需要使用多个传感器来获取环境信息,包括深度、水温、水流速度、水下地形等,并将这些信息传输给控制系统进行处理和分析,最终实现潜航器的导航控制。下面是一个简单的协同导航代码示例,仅供参考:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义传感器读数
depth_sensor = 20.0 # 深度传感器读数,单位:m
temp_sensor = 10.0 # 水温传感器读数,单位:℃
flow_sensor = [3.0, 4.0, 1.5] # 水流速度传感器读数,单位:m/s
# 定义控制系统参数
kp_depth = 0.5 # 深度控制器比例系数
ki_depth = 0.1 # 深度控制器积分系数
kd_depth = 0.2 # 深度控制器微分系数
kp_yaw = 0.2 # 航向控制器比例系数
ki_yaw = 0.05 # 航向控制器积分系数
kd_yaw = 0.1 # 航向控制器微分系数
# 定义航迹规划目标点
target_pos = np.array([100.0, 50.0, -30.0]) # 目标点坐标,单位:m
# 定义控制系统状态变量
depth_err = 0.0 # 深度误差
depth_err_sum = 0.0 # 深度误差积分
depth_err_diff = 0.0 # 深度误差微分
yaw_err = 0.0 # 航向误差
yaw_err_sum = 0.0 # 航向误差积分
yaw_err_diff = 0.0 # 航向误差微分
# 定义主循环
for i in range(1000):
# 获取传感器读数
depth = depth_sensor
temp = temp_sensor
flow = np.array(flow_sensor)
# 计算深度控制器输出
depth_err = target_pos[2] - depth
depth_err_sum += depth_err
depth_err_diff = depth_err - depth_err_diff
depth_ctrl = kp_depth * depth_err + ki_depth * depth_err_sum + kd_depth * depth_err_diff
# 计算航向控制器输出
target_yaw = np.arctan2(target_pos[1], target_pos[0])
curr_yaw = np.arctan2(flow[1], flow[0])
yaw_err = target_yaw - curr_yaw
yaw_err_sum += yaw_err
yaw_err_diff = yaw_err - yaw_err_diff
yaw_ctrl = kp_yaw * yaw_err + ki_yaw * yaw_err_sum + kd_yaw * yaw_err_diff
# 更新潜航器状态
curr_pos = np.array([0.0, 0.0, depth])
curr_vel = flow
curr_acc = np.array([0.0, 0.0, depth_ctrl])
curr_yaw_rate = yaw_ctrl
# 绘制航迹
plt.plot(curr_pos[0], curr_pos[1], 'bo')
plt.pause(0.01)
# 关闭绘图窗口
plt.close()
```
上述代码实现了一个简单的水下潜航器协同导航示例,其中使用深度传感器、水温传感器和水流速度传感器获取环境信息,使用深度控制器和航向控制器实现潜航器的导航控制。在实际应用中,还需要根据具体情况选择合适的传感器和控制算法,并进行更加精细化的调试和优化。