根据通过定义螺旋线方程，并结合时间参数t，计算每个时间节点上龙头、龙身各节及龙尾的位置坐标。由于龙头速度固定，可以利用此速度计算各节把手的位置变化的思想提供python具体完整完善的代码解决问题一，同时细化精确计算龙身各节把手的位置

要解决这个问题，我们可以基于给定的数据来构建一个Python程序，该程序模拟了“板凳龙”的运动轨迹。这里的关键在于定义螺旋线方程，并且考虑到时间变量`t`的影响，以此来推算不同时间节点上龙头以及龙身各节点的具体位置。

首先，我们需要了解螺旋线的基本方程形式通常是极坐标系下的\(r = a + bθ\)，其中\(a, b\)为常数，\(θ\)代表角度。对于本题中的情况，我们已知的是螺旋线的螺距为55厘米（或0.55米），并且运动方向是从外向内，因此这是一个递减型的阿基米德螺旋线。

接下来是具体的实现步骤：

1. 定义螺旋线方程。
2. 根据龙头的恒定速度（1米/秒）计算每个时间节点的位置。
3. 结合每节板凳的长度和转弯半径，使用链式规则逐节计算后续把手的位置。
4. 将这些数据按照要求格式化输出至Excel文件。

下面是简化版的概念代码框架，用于指导如何编写完整的解决方案：

import math
import pandas as pd
from scipy.integrate import solve_ivp

# 已知条件初始化
num_segments = 223  # 板凳节数
length_head = 3.41  # 龙头板长 (米)
length_body_tail = 2.20  # 龙身体和龙尾板长 (米)
width_bench = 0.30  # 板宽 (米)，此宽度信息未直接用到，但需注意其影响
pitch_spiral = 0.55  # 螺旋线螺距 (米)

# 时间范围和其他细节略...
time_span = [0, 300]  # 秒
initial_position = ...  # 初始位置，根据题目描述指定
velocity_leader = 1  # 米/秒

def spiral_equation(t):
    # 返回给定时间t时螺旋线上任意一点的位置
    pass

def calculate_positions(initial_pos, velocity, pitch, num_points=223, t_range=time_span):
    positions = []
    
    def update_position(current_pos, distance_travelled, length_segment):
        nonlocal current_pos
        new_pos = ...
        positions.append(new_pos)
        return new_pos
    
    # 初始化龙头位置
    current_pos = initial_pos
    for time in range(t_range[0], t_range[1]+1):  # 每秒钟更新一次位置
        distance_moved = velocity * time
        # 更新龙头位置
        current_pos = update_position(current_pos, distance_moved, length_head)
        
        # 更新其他节的位置
        for _ in range(num_segments - 1):
            current_pos = update_position(current_pos, ..., length_body_tail)
            
    return positions

# 使用上述函数生成所有时间节点上的位置记录...

# 创建DataFrame并将结果导出到Excel文件
data = {'Time': [...], 'Position_x': [...], 'Position_y': [...]}
df = pd.DataFrame(data)
df.to_excel('result1.xlsx', index=False)

请注意，以上提供的是一种概念性的思路展示，实际应用时还需要填充具体的数学公式以及逻辑处理细节。例如，`spiral_equation()` 函数应返回对应于当前时间`\(t\)`的坐标值；而 `update_position()` 方法则是核心算法所在，用来根据前一节的末端位置计算当前位置，并存储结果。此外还需考虑如何适当地组织循环结构以便遍历所有时间段内的位置更新过程。