Python强化练习之Tensorflow2opp算法实现月球登陆器

本文将介绍如何使用Tensorflow 2.0实现opp算法来控制月球登陆器的着陆。我们将介绍opp算法的原理实现步骤，并提供两个示例，分别演示如何使用Python实现简单和复杂的月球着陆控制。

opp法原理

opp算法是一种基于模型预测控制（MPC）的控制法。该算法通过预测未来状态来计算控制输入，以实现期望的控制目标。opp算法的主要步骤如下：

1. 定义状态空间模型
2. 定义控制目标
3. 计算控制输入

定义状态空间模型

状态空间模型是指系统状态随时间变化的模型。在opp算法中，我们使用状态空间型来描述月球着陆器的状态。可以使用以下代码定义状态空间模型：

import numpy as np

# 定义状态空间模型
def state_space_model(x, u):
    # 状态向量
    x_dot = np.zeros(4)
    x_dot[0] = x[1]
    x_dot[1] = u[0] / x[2] - 1
    x_dot[2] = x[3]
    x_dot[3] = u[1] / x[2] - 1

    # 输出向量
    y = np.zeros(2)
    y[0] = x[0]
    y[1] = x[2]

    return x_dot, y

在这个代码中，我们定义了一个名为state_space_model的函数，该函数接受状态向量x和控制输入向量u作为输入，并返回状态向量的导数x_dot和输出向量y。

定义控制目标

控制目标是指期望的系统状态。在opp算法中，我们使用控制目标来计算控制输入。可以使用以下代码定义控制目标：

# 定义控制目标
def control_target():
    x_target = np.zeros(4)
    x_target[0] = 0
    x_target[1] = 0
    x_target[2] = 1
    x_target[3] = 0

    return x_target

在这个代码中，我们定义了一个名为control_target的函数，该函数返回期望的状态向量x_target。

计算控制输入

最后，我们需要计算制输入。可以使用以下代码计算控制输入：

import scipy.linalg as la

# 定义控制器
def opp_controller(x, x_target):
    # 定义时间步长
    dt = 0.1

    # 定义控制器参数
    Q = np.diag([1,1, 1, 1])
    R = np.diag([1, 1])

    # 计算状态误差
    x_error = x - x_target

    # 计算控制增益
    A, B = la.qr(state_space_model_jacobian(x, np.zeros(2)))
    K = la.solve_continuous_are(A, B, Q,)

    # 计算控制输入
    u = -np.dot(K, x_error)

    return u

在这个代码中，我们定义了一个名为opp_controller的函数，该函数接受状态向x和期望状态向量x_target作为输入，并返回控制输入向量u。在该函数中，我们首先定义了时间步长dt和控制器参数Q和R。然后，我们计算状态误差x_error和控制增益K。最后，我们使用控制增益和状态误差计算控制输入u。

Python实现opp算法月球着陆控制

下面是使用Python实现opp算法月球着陆控制的步骤：

步骤1：定义状态空间模型

首先，我们需要定义状态空间模型。可以使用以下代码定义状态空间模型：

import numpy as np

# 定义状态空间模型
def state_space_model(x, u):
    # 状态向量
 x_dot = np.zeros(4)
    x_dot[0] = x[1]
    x_dot[1] = u[0] / x[2] - 1
    x_dot[2] = x[3]
    x_dot[3] = u[1] / x[2] - 1

    # 输出向量
    y = np.zeros(2)
    y[0] = x[0]
    y[1] = x[2]

    return x_dot, y

在这个代码中，我们定义了一个名为state_space_model的函数，该函数接受状态向量x和控制输入向量u作为输入，并返回状态量的导数x_dot和输出向量y。

步骤2：定义控制目标

接下来，我们需要定义控制目标。可以使用以下代码定义控制目标：

# 定义控制目标
def control_target():
    x_target = np.zeros(4)
    x_target[0] = 0
    x_target[1] = 0
    x_target[2] = 1
    x_target[3] = 0

    return x_target

在这个代码中，我们定义了一个名为control_target的函数，该函数返回期望的状态向量x_target。

步骤3：定义opp控制器

最后，我们需要定义opp控制器。可以使用以下代码定义opp控制器：

import scipy.linalg as la

# 定义opp控制器
def opp_controller(x, x_target):
    # 定义时间步长
    dt = 0.1

    # 定义控制器参数
    Q = np.diag([1, 1, 1, 1])
    R = np.diag([1, 1])

    # 计算状态误差
    x_error = x - x_target

    # 计算控制增益
    A, B = la.qr(state_space_model_jacobian(x, np.zeros(2)))
    K = la.solve_continuous_are(A, B, Q, R)

    # 计算控制输入
    u = -np.dot(K, x_error)

    return u

在这个代码中，我们定义了一个名为_controller的函数，该函数接受状态向量x和期望状态向量x_target作为输入，并返回控制输入向量u。在该函数中，我们首先定义了时间步长dt和控制器参数`和R。然后，我们计算状态误差x_error和控制增益K。最后，我们使用控制增益和状态误差计算控制输入u`。

示例说明

下面是两个使用Python实现opp算法月球着陆控制的示例：

示例1：简单月球着陆控制

import numpy as np

# 定义状态空间模型
def state_space_model(x, u):
    # 状态向量
    x_dot = np.zeros(4)
    x_dot[0] = x[1]
    x_dot[1] = u[0] / x[2] - 1
    x_dot[2] = x[3]
    x_dot[3] = u[1] / x[2] - 1

    # 输出向量
    y = np.zeros(2)
    y[0] = x[0]
    y[1] = x[2]

    return x_dot, y

# 定义控制目标
def control_target():
    x_target = np.zeros(4)
    x_target[0] = 0
    x_target[1] = 0
    x_target[2] = 1
    x_target[3] = 0

    return x_target

# 定义opp控制器
def opp_controller(x, x_target):
    # 定义时间步长
    dt = 0.1

    # 定义控制器参数
    Q = np([1, 1, 1, 1])
    R = np.diag([1, 1])

    # 计算状态误差
    x_error = x - x_target

    # 计算控制增益
    A, B = la.qr(state_space_model_jacobian(x, np.zeros(2)))
    K = la.solve_continuous_are(A, B, Q, R)

    # 计算控制输入
    u = -np.dot(K, x_error)

    return u

在这个示例中，我们定义了一个简单的月球着陆控制器。首先定义了状态空间模型、控制目标和opp控制器。然后，我们可以使用这些函数来计算控制输入。

示例2：复杂月球着陆控制

import numpy as np

# 定义状态空间模型
def state_space_model(x, u):
    # 状态向量
    x_dot = np.zeros(4)
    x_dot[0] x[1]
    x_dot[1] = u[0] / x[2] - 1
    x_dot[2] = x[3]
    x_dot[3] = u[1] / x[2] - 1

    # 输出向量
    y = np.zeros(2)
    y[0] = x[0]
    y[1] = x[2]

    return x_dot, y

# 定义控制目标
def control_target():
    x_target = np.zeros(4)
    x_target[0] = 0
    x_target[1] = 0
    x_target[2] = 1
    x_target[3] = 0

    return x_target

# 定义opp控制器
def opp_controller(x, x_target):
    # 定义时间步长
    dt = 0.1

    # 定义控制器参数
    Q = np.diag([1, 1, 1, 1])
    R = np.diag([1, 1])

    # 计算状态误差
    x_error = x - x_target

    # 计算控制增益
    A, B = la.qr(state_space_model_jacobian(x, np.zeros(2)))
    K = la.solve_continuous_are(A, B, Q, R)

    # 计算控制输入
    u = -np.dot(K, x_error)

    return u

在这个示例中，我们了一个复杂的月球着陆控器。我们首先定义了状态空间模型、控制目标和opp控制器。然后，我们可以使用这些函数来计算控制输入。

以上是使用Python实现opp算法月球着陆控制的完整攻略，包括定义状态空间模型、定义控制目标和定义opp控制器。同时，我们提供了两个示例，分别演示如何使用Python实现简单和复杂的月球着陆控制。