AUV动力学代码（python）

AUV（Autonomous Underwater Vehicle）的动力学模型通常是复杂且精确的，因为水下环境的阻力、浮力等因素对运动有显著影响。在Python中编写AUV动力学代码，通常会涉及几个关键步骤：

1. **引入必要的库**：如`numpy`用于数值计算，`scipy`或`SymPy`用于符号计算，以及可能的控制系统库如`control`。

import numpy as np
from scipy.integrate import solve_ivp
from sympy import symbols, Eq, Function

2. **定义状态变量**：例如位置(x, y, z)，速度(vx, vy, vz)，姿态(roll, pitch, yaw)等，并定义它们的符号表示。

x, y, z, vx, vy, vz, roll, pitch, yaw = symbols('x y z vx vy vz roll pitch yaw')
state_variables = [Function('x')(t), Function('y')(t), Function('z')(t), Function('vx')(t),
                   Function('vy')(t), Function('vz')(t), Function('roll')(t), Function('pitch')(t), Function('yaw')(t)]

3. **建立动力学方程**：基于牛顿第二定律，考虑水动力学、惯性等，形成一组微分方程。

# 示例：线性简化的六自由度动力学模型
mass = 1000 # AUV质量
buoyancy_coefficient = 0.8 # 浮力系数
drag_coefficient = 0.5 # 横向阻力系数

f_x = m * (vx + np.sin(pitch)*vy)
f_y = m * (vy - np.cos(pitch)*vx)
f_z = mass * (g - buoyancy_coefficient*gravity - drag_coefficient*np.abs(vz))

dynamics_eqs = [Eq(state_derivative, f_x/mass, evaluate=False),
                Eq(state_derivative[1], f_y/mass, evaluate=False),
                Eq(state_derivative[2], f_z/mass, evaluate=False),
                # ... 加入其他角动量平衡方程 ...
             ]

4. **求解动力学方程**：将动力学方程传递给`solve_ivp`或其他数值积分函数来得到时间步进下的系统动态。

def dynamics(t, state):
    x_dot, y_dot, z_dot, ..., yaw_dot = state_derivative.subs({state_derivative[i]: diff(state[i], t) for i in range(len(state))}).evalf()
    return np.array([x_dot, y_dot, z_dot, ..., yaw_dot])

sol = solve_ivp(dynamics, (0, time_duration), initial_conditions, method='RK45')