将上述代码简化，写成函数

可以定义一个函数，输入参数包括dx、dy、xt、yt，输出为绘制的网格图形：

import matplotlib.pyplot as plt
import math

def plot_mesh(dx, dy, xt, yt):
    f = math.cmp(dx, dy)
    if f >= 0:
        qq = math.ceil(dx)
    else:
        qq = math.ceil(dy)

    plt.title('mesh', fontsize=14)
    plt.xlabel('x', fontsize=12)
    plt.ylabel('y', fontsize=12)
    plt.xlim((xt - qq * 1.02) * 0.5, (xt + qq * 1.02) * 0.5)
    plt.ylim((yt - qq * 1.02) * 0.5, (yt + qq * 1.02) * 0.5)
    plt.grid()
    plt.show()

这里除了将代码封装成函数外，还添加了一个`plt.grid()`函数，用来在图形上绘制网格线。函数的最后一行使用`plt.show()`函数来显示绘制的图形。

相关问题

那帮我优化一下代码，写在一个函数里，

当然可以，我们可以将上述代码片段封装成一个函数，使其更易于管理和复用。这是一个简化版本的示例：

import (
    "bytes"
    "encoding/json"
    "fmt"
    "io/ioutil"
    "net/http"
)

func AIInteract(apiKey string, userInput string) (string, error) {
    baseURL := "https://api.deepseek.com/chat/completions"

    // 构建消息结构体
    message := models.Messageai{
        Role:    "user",
        Content: userInput,
    }

    // 创建请求体
    requestBody := models.ChatRequest{
        Model:    "deepseek-chat",
        Messages: []models.Messageai{message},
        Stream:   false,
    }
    
    // JSON编码请求体
    body, err := json.Marshal(requestBody)
    if err != nil {
        return "", fmt.Errorf("失败编码请求体: %w", err)
    }

    // 发送HTTP请求
    req, err := http.NewRequest("POST", baseURL, bytes.NewBuffer(body))
    if err != nil {
        return "", fmt.Errorf("失败创建请求: %w", err)
    }
    req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
    req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+apiKey)

    // 执行请求
    client := &http.Client{}
    resp, err := client.Do(req)
    if err != nil {
        return "", fmt.Errorf("失败发送请求: %w", err)
    }
    defer resp.Body.Close()

    // 检查响应状态并处理错误
    if resp.StatusCode != http.StatusOK {
        return "", fmt.Errorf("API请求错误: %s - %s", resp.Status, resp.StatusText())
    }

    // 读取并解码API响应
    var chatResponse models.ChatResponse
    if err := json.NewDecoder(resp.Body).Decode(&chatResponse); err != nil {
        return "", fmt.Errorf("失败解析响应: %w", err)
    }

    // 返回AI的回复
    response := chatResponse.Choices[0].Message.Content
    return response, nil
}

// 使用API密钥调用AI
response, err := AIInteract("your-api-key-here", "你的用户输入")
if err != nil {
    fmt.Println("Error:", err)
} else {
    fmt.Println("AI回复:", response)
}

这个新函数`AIInteract`接受API密钥和用户输入作为参数，内部处理了整个交互过程。这样，在需要调用AI的地方直接调用这个函数即可，提高了代码的复用性和整洁度。

上述转换成matlab代码

在MATLAB中，上述二自由度动力学模型控制和轨迹跟踪的步骤可以通过编写脚本来实现。这里提供一个简化版的示例代码框架，具体的数值计算和优化库可能需要外部函数，例如`fmincon`（用于求解优化问题）或`ode45`（用于解决微分方程组）：

% 引入必要的工具箱
import control.*
from mathworks.rigidBodyDynamics import *

% 动力学模型
function dydt = vehicleDyn(states, inputs, params)
    % 从状态和输入变量获取必要的量
    lateral_vel = states(1);
    yaw_rate = states(2);
    steering_angle = inputs(1);
    side_slip_torque = inputs(2);

    % 动力学方程
    % ... (这里写出车辆的具体运动方程)

    dydt = [lateral_vel; yaw_rate]; % 结果是一个长度为2的向量
end

% 模型预测控制
function [optimalInputs, optimalCost] = mpcControl(currentStates, targetTrajectory, horizon, dt)
    % 初始化优化问题
    lb = [-pi; -inf]; % 下限，比如转向角度和负无穷大的力矩
    ub = [pi; inf]; % 上限
    Aeq = []; Beq = []; % 等式约束
    Ain = [];
    Bin = currentStates'; % 非线性不等式约束：当前状态等于初始状态
    
    % 创建动态系统对象
    sys = idss(vehicleDyn, [], [0; dt], []);

    % 构造状态空间模型
    dynSys = ss(sys.A, sys.B, zeros(sys.n, sys.m), sys.C, sys.D);
    
    % 设置目标函数和优化参数
    options = optimoptions('fmincon', 'Display', 'iter');
    costFcn = @(x) sum((x(1:end-1) - targetTrajectory).^2); % 轨迹跟踪误差平方和

    % 运行优化
    optimalInputs = fmincon(@(u) dynamicsCost(dynSys, u, horizon), currentStates, [], [], Aeq, Beq, Ain, Bin, costFcn, options);
    optimalCost = costFcn(optimalInputs); % 计算优化后的总成本
end

% 主程序
currentStates = [yourCurrentState]; % 当前车辆状态
targetTrajectory = [yourTargetTrajectory]; % 目标轨迹
horizon = yourPredictionHorizon; % 预测时间窗口
dt = yourTimeStep; % 时间步长

[optimalInputs, optimalCost] = mpcControl(currentStates, targetTrajectory, horizon, dt);
applyControlsToVehicle(optimalInputs); % 应用优化得到的控制信号

%