动力定位船在有干扰情况下的轨迹跟踪代码

动力定位船在有干扰情况下的轨迹跟踪是一个相对复杂的问题，需要考虑多种因素，例如船舶动力系统的响应特性、环境干扰、传感器精度等等。以下是一个简单的基于模型预测控制（MPC）的轨迹跟踪示例代码，可以作为参考：

import numpy as np
from scipy.integrate import solve_ivp
from scipy.optimize import minimize

# 系统模型参数
m = 1000.0
Iz = 1000.0
x_g = 0.0
l = 10.0
d = 2.0
k = 10.0
c = 1.0

# MPC参数
N = 10
dt = 0.1
Q = np.diag([1.0, 1.0, 1.0, 1.0])
R = np.diag([1.0, 1.0])

# 参考轨迹
x_ref = np.array([0.0, 0.0, 0.0, 0.0])

# 状态量（x, y, psi, u, v, r）
x = np.array([0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0])

# 限制条件
u_min = np.array([-1.0, -1.0])
u_max = np.array([1.0, 1.0])
delta_u_min = np.array([-0.1, -0.1])
delta_u_max = np.array([0.1, 0.1])

# 状态量演化函数
def dynamics(t, x, u):
    psi = x[2]
    u1 = x[3]
    u2 = x[4]
    r = x[5]
    N1 = u[0]
    N2 = u[1]
    c11 = 2.0*m - d*l*np.cos(psi)
    c12 = d*l*np.sin(psi)
    c21 = d*l*np.sin(psi)
    c22 = 2.0*Iz - d*l**2
    det_c = c11*c22 - c12*c21
    inv_c = np.array([[c22, -c12], [-c21, c11]])/det_c
    b = np.array([np.cos(psi), np.sin(psi)])
    f = np.array([k*(u1 - u[0]), k*(u2 - u[1])])
    g = np.array([l*k*(N1 + N2), d*k*(N2 - N1)])
    x_dot = np.zeros_like(x)
    x_dot[0:2] = np.matmul(np.diag([u1, u2]), b)
    x_dot[2] = r
    x_dot[3:5] = np.matmul(inv_c, f - np.matmul(np.diag([u1, u2]), g))
    x_dot[5] = (l*(N1 - N2) - c*r)/Iz
    return x_dot

# 损失函数
def cost(u, x, x_ref):
    J = 0.0
    for i in range(N):
        t = i*dt
        x = solve_ivp(dynamics, [t, t+dt], x, args=(u[i,:]), rtol=1e-6, atol=1e-6).y[:,-1]
        error = x - x_ref
        J += np.matmul(np.matmul(error.T, Q), error)
        if i < N-1:
            delta_u = u[i+1,:] - u[i,:]
            J += np.matmul(np.matmul(delta_u.T, R), delta_u)
    return J

# MPC控制器
def mpc_controller(x, x_ref):
    u0 = np.zeros((N, 2))
    res = minimize(cost, u0, args=(x, x_ref), bounds=[(u_min, u_max)]*N, constraints=[{'type': 'ineq', 'fun': lambda u: delta_u_min - np.abs(u[1:] - u[:-1])}, {'type': 'ineq', 'fun': lambda u: np.abs(u[1:] - u[:-1]) - delta_u_max}])
    u = res.x.reshape((-1, 2))
    return u[0,:]

# 主程序
t = 0.0
while t < 100.0:
    # 状态量测量
    x_meas = np.array([0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]) # TODO: 替换为实际测量值
    # MPC控制器
    u = mpc_controller(x_meas, x_ref)
    # 系统演化
    x = solve_ivp(dynamics, [t, t+dt], x, args=(u,), rtol=1e-6, atol=1e-6).y[:,-1]
    # 更新参考轨迹
    x_ref = np.array([t, 0.0, 0.0, 1.0])
    # 更新时间戳
    t += dt

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中需要考虑更多的因素，例如传感器噪声、控制器抖动等等。此外，还可以通过增加状态量、优化控制器参数等方式进一步提高轨迹跟踪性能。