使用python采用常微分运动学模型实现一段线驱动软体机械臂的运动学建模，并在此基础上使用改进的人工势场法实现软体臂的实时避障和位置控制，并能够到达终点，之后打印出软体臂0秒、5秒、10秒的样子并写出代码

这是一个比较复杂的问题，需要逐步实现。以下是一些建议的步骤：

1. 首先，你需要了解常微分运动学模型和软体机械臂的基本结构和运动学原理。可以查阅相关文献或者网上教程。

2. 接下来，你需要使用Python编写代码实现常微分运动学模型，包括软体臂的初始状态、质点的位置、速度和加速度等参数。你可以使用NumPy等库来进行数学计算。

3. 然后，你需要使用改进的人工势场法来实现软体臂的实时避障和位置控制。这个过程包括计算势能函数、引力和斥力、计算合力和速度等步骤。你可以参考相关教程或者文献，也可以自己进行尝试和实验。

4. 最后，你需要将代码整合起来，实现软体臂的实时运动和控制，并能够到达终点。你可以使用Matplotlib等库来可视化软体臂的运动轨迹和状态。

下面是一个简单的示例代码，仅供参考：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义软体臂的参数和初始状态
num_points = 20
length = 1.0
mass = 0.1
dt = 0.01

x = np.zeros(num_points)
y = np.zeros(num_points)
vx = np.zeros(num_points)
vy = np.zeros(num_points)
ax = np.zeros(num_points)
ay = np.zeros(num_points)

# 定义目标点和障碍物的位置
target_x = 3.0
target_y = 2.0
obstacle_x = 1.0
obstacle_y = 1.5
obstacle_r = 0.5

# 定义势能函数和斥力常数
def potential_energy(x, y):
    return 0.5 * mass * (np.sum(vx**2 + vy**2))

def repulsive_force(x, y):
    dx = x - obstacle_x
    dy = y - obstacle_y
    d = np.sqrt(dx**2 + dy**2)
    if d < obstacle_r:
        f = 100.0 * (1.0 / d - 1.0 / obstacle_r) / d**2
        fx = f * dx
        fy = f * dy
    else:
        fx = 0.0
        fy = 0.0
    return fx, fy

# 定义引力常数和目标点的引力
attractive_force = 0.1
def attractive_force(x, y):
    dx = target_x - x
    dy = target_y - y
    fx = attractive_force * dx
    fy = attractive_force * dy
    return fx, fy

# 实现软体臂的运动和控制
for t in range(1000):
    for i in range(num_points):
        fx, fy = repulsive_force(x[i], y[i])
        fx += attractive_force(x[i], y[i])
        for j in range(num_points):
            if i != j:
                dx = x[j] - x[i]
                dy = y[j] - y[i]
                d = np.sqrt(dx**2 + dy**2)
                f = 1.0 / d**2
                fx += f * dx
                fy += f * dy
        ax[i] = fx / mass
        ay[i] = fy / mass

    for i in range(num_points):
        vx[i] += ax[i] * dt
        vy[i] += ay[i] * dt
        x[i] += vx[i] * dt
        y[i] += vy[i] * dt

    # 判断是否到达终点
    if np.sqrt((x[-1]-target_x)**2 + (y[-1]-target_y)**2) < 0.1:
        break

# 打印软体臂的0秒、5秒、10秒的样子
plt.plot(x, y)
plt.show()

for t in range(0, 1000, 500):
    plt.plot(x, y)
    plt.xlim(-1, 5)
    plt.ylim(-1, 5)
    plt.title("t = " + str(t))
    plt.show()