假设无人机通常在水下以一定的速度移动，当它失联时，我们可以根据最后一次的已知位置和方向，模拟它在一段时间后的位置，你需要编写一个函数 find_drone(last_position, direction, speed, time, drone_size),该函数接收以下参数：
last_position：无人机失联时的最后位置，类型为二维元组(x, y)。direction：无人机的移动方向，类型为二维向量(dx, dy)。speed：无人机的移动速度,类型为浮点数。time：寻找无人机的时间,类型为浮点数。drone_size：无人机的尺寸，类型为浮点数,表示在水中形成的扰动大小。
该函数返回一个包含模拟结果的列表，每个元素是一个字典，描述在每个时间步长下无人机的位置以及扰动的大小,返回的结果应按时间顺序排列。
示例
last_position = (0, 0) direction = (1, 0) # 向右移动 speed = 2.0 time = 3.0 drone_size = 0.5 result = find_drone(last_position, direction, speed, time, drone_size) print(result)
输出
[
{'time': 0.0, 'position': (0.0, 0.0), 'disturbance': 0.5},
{'time': 1.0, 'position': (2.0, 0.0), 'disturbance': 0.5},
{'time': 2.0, 'position': (4.0, 0.0), 'disturbance': 0.5},
{'time': 3.0, 'position': (6.0, 0.0), 'disturbance': 0.5}
]
说明
- 无人机在每个时间步长移动的距离是
speed * time_step，这里假设时间步长为1.0。 - 无人机在每个时间步长移动后，会在其位置产生一个扰动，扰动大小等于
drone_size。 - 返回的结果按时间顺序排列，每个时间步长记录无人机的位置和扰动大小。 要编写这个程序，我们需要模拟无人机在水下按照给定的方向和速度移动，并在每个时间步长记录其位置和产生的扰动,具体步骤如下：
- 初始化结果列表：创建一个空列表来存储每个时间步长的结果。
- 遍历时间步长：从0到给定的时间
time，每个时间步长增加1.0。 - 计算位置：根据当前时间步长,计算无人机移动后的新位置。
- 记录结果：将每个时间步长的位置和扰动大小添加到结果列表中。
- 返回结果：最后返回结果列表。
解决代码
def find_drone(last_position, direction, speed, time, drone_size):
result = []
time_step = 1.0 # 假设每个时间步长为1.0
for t in range(int(time) + 1):
current_time = t * time_step
x = last_position[0] + direction[0] * speed * time_step
y = last_position[1] + direction[1] * speed * time_step
position = (x, y)
disturbance = drone_size
result.append({
'time': current_time,
'position': position,
'disturbance': disturbance
})
return result
代码解释
- 函数定义：
find_drone函数接收五个参数：last_position（无人机失联时的位置）、direction（移动方向向量）、speed（移动速度）、time（寻找时间）和drone_size（无人机尺寸）。 - 初始化结果列表：
result列表用于存储每个时间步长的模拟结果。 - 时间步长处理：使用循环遍历从0到
time的每个时间步长（假设每个步长为1.0秒）。 - 位置计算：根据当前时间步长和方向向量，计算无人机移动后的新位置,新位置由当前位置加上方向向量乘以速度和时间步长得到。
- 记录结果：将当前时间、位置和扰动大小（即无人机尺寸）存入字典,并添加到结果列表中。
- 返回结果：最后返回包含所有时间步长模拟结果的列表。
通过这种方法，我们可以模拟无人机在水下移动的过程，并记录每个时间步长的位置和产生的扰动,从而帮助水下无人机定位失联的无人机。
