人工势场法编队代码模块

人工势场法是一种常用的编队控制方法，它利用每个机器人之间的相互作用力和目标点之间的引力来实现编队。以下为人工势场法的编队代码模块：

import numpy as np

class ArtificialPotentialField:
    def __init__(self, n_agents, k_att, k_rep, goal):
        self.n_agents = n_agents  # 机器人数量
        self.k_att = k_att  # 引力常数
        self.k_rep = k_rep  # 斥力常数
        self.goal = goal  # 目标点
        self.pos = np.zeros((n_agents, 2))  # 机器人位置
        self.vel = np.zeros((n_agents, 2))  # 机器人速度

    def update(self):
        # 计算每个机器人受到的合力
        force = np.zeros((self.n_agents, 2))
        for i in range(self.n_agents):
            # 计算机器人之间的相互作用力
            for j in range(self.n_agents):
                if i == j:
                    continue
                diff = self.pos[j] - self.pos[i]
                dist = np.linalg.norm(diff)
                force[i] += self.k_rep * (1 / dist**2) * (diff / dist)
            # 计算机器人到目标点的引力
            diff = self.goal - self.pos[i]
            dist = np.linalg.norm(diff)
            force[i] -= self.k_att * diff / dist
        # 更新机器人速度和位置
        self.vel += force
        self.pos += self.vel

上述代码中，`ArtificialPotentialField`类包含了编队所需的参数和方法，其中`update`方法用于更新机器人的位置和速度。在每次更新时，首先计算每个机器人受到的合力，然后根据合力更新机器人的速度和位置。具体而言，合力由机器人之间的相互作用力和机器人到目标点的引力组成，其中相互作用力为斥力，目标点的引力为引力。通过不断更新机器人的位置和速度，最终实现编队。