用人工视场法的无人机飞行Python代码

使用人工视场法进行无人机飞行的Python代码如下：

import math
import numpy as np

class Drone:
    def __init__(self, pos, vel, mass):
        self.pos = pos # 无人机当前位置
        self.vel = vel # 无人机当前速度
        self.mass = mass # 无人机质量
        
    def update(self, force, dt):
        # 计算加速度
        acc = force / self.mass
        # 更新速度和位置
        self.vel += acc * dt
        self.pos += self.vel * dt
        
class ArtificialPotentialField:
    def __init__(self, goal_pos, obstacles, att_force, rep_force, safe_dist):
        self.goal_pos = goal_pos # 目标位置
        self.obstacles = obstacles # 障碍物位置
        self.att_force = att_force # 引力系数
        self.rep_force = rep_force # 斥力系数
        self.safe_dist = safe_dist # 安全距离
        
    def get_force(self, pos):
        force = np.zeros(2)
        # 计算引力
        att = self.att_force * (self.goal_pos - pos)
        force += att
        # 计算斥力
        for obs in self.obstacles:
            dist = np.linalg.norm(obs - pos)
            if dist < self.safe_dist:
                rep = self.rep_force * (1.0 / dist - 1.0 / self.safe_dist) * ((pos - obs) / dist)
                force += rep
        return force
        
def main():
    # 初始化无人机
    drone = Drone(np.array([0.0, 0.0]), np.array([0.0, 0.0]), 1.0)
    # 初始化人工势场
    field = ArtificialPotentialField(np.array([10.0, 10.0]), [np.array([5.0, 5.0]), np.array([8.0, 8.0])], 1.0, 10.0, 1.0)
    # 模拟无人机飞行
    dt = 0.1 # 时间间隔
    t = 0.0 # 当前时间
    while t < 100.0:
        # 获取当前位置的受力
        force = field.get_force(drone.pos)
        # 更新无人机状态
        drone.update(force, dt)
        # 打印无人机状态
        print("time:", t, "pos:", drone.pos, "vel:", drone.vel)
        # 如果无人机到达目标位置，则退出循环
        if np.linalg.norm(drone.pos - field.goal_pos) < 0.1:
            break
        # 更新时间
        t += dt
        
if __name__ == '__main__':
    main()

代码中使用了两个类：`Drone`表示无人机状态，包括当前位置、速度和质量；`ArtificialPotentialField`表示人工势场，包括目标位置、障碍物位置、引力系数、斥力系数和安全距离。主函数中使用了一个时间循环来模拟无人机飞行，每次循环中计算当前位置的受力，并更新无人机状态。如果无人机到达目标位置，则退出循环。