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forked from https://github.com/jonnyhyman/SuccessiveConvexification

（结构图中A->B代表A调用B）

Python依赖项：

• cvxpy 0.4.11
• cvxpy-codegen 0.0.1 (用来生成C代码，具体看下面的说明)
• scipy 1.2.1
• numpy
• matplotlib (用来把结果画成图)
• krpc

KSP依赖Mod：

• krpc （适用1.8.x的krpc可以在这里找到）
• Tundra Exploration
• KerbalFoundries2
• TweakScale
• Better Time Warp（推荐，用来开慢速）

一共有两种运行方式：直接用cvxpy求解（比较慢，有时候不稳定）和通过cvxpy-codegen生成C代码来求解（求解比较快，但生成过程比较麻烦）。下面是第一种方式直接求解的操作

求解一个示例数据，如果环境配置没问题，程序运行正常，这个数据保证能有最优解

python .\SC_solver.py

（有时候ECOS会裂开，如果运行上述程序出现Solver 'ECOS' failed建议直接跳到下面生成C代码的段落，生成的求解器可以更快更稳定地求解）

求解示例数据完成后会自动输出到trajectory文件夹内。运行plot.py结果可视化

cd .\trajectory
python .\plot.py

SC_solver.solve是已经封装好的求解函数，可以从别的文件调用：

import SC_solver, SC_params

# 这里用的默认测试数据，可以自行修改
vessel = SC_params.VesselProfile.get_default()
state_initial = SC_params.VesselState.get_default_initial()
state_final =   SC_params.VesselState.get_default_final()

x, u, tf = SC_solver.solve(vessel, state_initial, state_final, use_c=False, verbose=False)
# 返回值：
# x 状态变量 (14 * K)
# u 控制变量 (3  * K)
# tf 最佳飞行时间

这是第二种运行方式，需要先生成代码

运行 build.bat和build_GFOLD.bat，自动生成求解器的C代码并编译和安装成python模块

根据系统环境不同、编译器不同，生成的代码可能会产生意想不到的错误，如果有报错请自行debug

生成成功后，调用SC_solver.solve的时候把参数里面的use_c改成True就可以改用生成后的代码求解（效率会更高）

也可以运行以下命令来测试生成的代码是否成功。理论上结果和之前直接求解是一样的。在我这里测试出来速度提高到原来的5倍

（这个应该大概一定是有解的）

python .\SC_solver.py codegen

成功的话会看到类似下图输出：

运行plot.py结果可视化

cd .\trajectory
python .\plot.py

以上是求解器，接下来是连接到游戏并控制载具

我仿照TundraExploration里面的模型搭了一个测试用载具（Kerbal_Starship.craft）

KSP_controller_starship.py中的代码及参数是专门根据Kerbal_Starship.craft这个载具调整的。如果要用别的载具，有不同的发动机和翼面控制方式，则需要修改源码中相应的翼面控制和发动机控制相关部分，并且还可能需要重新调整各种pid参数。

把飞船放到发射台上，打开游戏内krpc服务器，运行KSP_controller_starship.py，程序会控制飞船自动发射，到一定高度翻过来，肚子朝下，用可动翼面控制姿态；

下落到一定高度后自动暂停游戏开始计算轨迹，计算好后解除暂停，开始按照轨迹下落（此时最好开0.5倍timewarp以免程序运行过慢，导致反应不过来）

成功率还不是很理想，大概在70%吧

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