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算法的原理和实现步骤，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算法原理
opp算法是一种基于模型预测控制（MPC）的控制算法。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：
- 定义状态空间模型
- 定义控制目标
- 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，我们使用状态空间模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，我们需要计算控制输入。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, 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opp_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opp_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.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，我们定义了一个简单的月球着陆控制器。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。
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，我们定义了一个复杂的月球着陆控制器。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。