如何通过C++action判断move_base goal reached

时间: 2023-04-09 12:01:49 浏览: 142
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基于C++Builder的运动目标检测

可以通过监听 move_base 的 feedback topic，判断当前机器人是否已经到达目标点。如果 feedback 中的状态为 SUCCEEDED，则说明机器人已经到达目标点。可以使用以下代码实现： rospy.Subscriber('/move_base/feedback', MoveBaseActionFeedback, feedback_callback) def feedback_callback(feedback): if feedback.status.status == 3: rospy.loginfo("Goal reached!")
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def __init__(self): # self.set_pose_pub = rospy.Publisher('/initialpose', PoseWithCovarianceStamped, queue_size=5) # nav 创建发布器用于发送目标位置 self.pub_goal = rospy.Publisher('/move_base_simple/goal', PoseStamped, queue_size=10) # 创建客户端，用于发送导航目标 self.move_base = actionlib.SimpleActionClient("move_base", MoveBaseAction) self.move_base.wait_for_server(rospy.Duration(60)) self.sub_socket = rospy.Subscriber('/socket', Int16, self.socket_cb) # traffic light self.sub_traffic = rospy.Subscriber('/traffic_light', Bool, self.traffic_light) # line check车道线检测信息 self.pub_line = rospy.Publisher('/detector_line',Bool,queue_size=10) # 交通灯信息 self.pub_color = rospy.Publisher('/detector_trafficlight',Bool,queue_size=10) self.pub_reached = rospy.Publisher('/reached',Bool,queue_size=10) self.sub_done = rospy.Subscriber('/done',Bool,self.done_cb) #add self.tf_listener = tf.TransformListener() # 等待map到base_link坐标系变换的建立 try: self.tf_listener.waitForTransform('map', 'base_link', rospy.Time(0), rospy.Duration(1.0)) except (tf.Exception, tf.ConnectivityException, tf.LookupException): pass print("tf point successful") ，什么意思？

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通过监测电机是否移动以及是否达到目标位置，可以判断出步进电机的当前运动状态。如果电机未移动，则状态为MOVE_NO；如果电机已经到达目标位置，则状态为MOVE_DONE；如果电机向打开方向移动了一步，则状态为MOVE_...
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小车通过发布 "/move_base_simple/goal" 话题来设置导航目标位置。在 navigation_demo 类的其他方法中，可以通过调用 self.pub_goal.publish(goal) 来发布导航目标。 当小车收到交通灯为绿灯且完成目标时，可以调用...

if(car2goal_dist < goalRadius) { goal_reached = true; goal_received = false; //ROS_INFO("Goal Reached !"); car_stop = 100; }

其中，goal_reached会被设置为true表示小车到达了目标点，goal_received会被设置为false表示不再接收新的目标点信息，car_stop会被设置为100，用于停止小车的运动。需要注意的是，如果car_stop的值被设置为0，可能会...

void L1Controller::goalReachingCB(const ros::TimerEvent&) { if(goal_received) { double car2goal_dist = getCar2GoalDist(); if(car2goal_dist < goalRadius) { goal_reached = true; goal_received = false; //ROS_INFO("Goal Reached !"); car_stop = 100; } } }

这是一个ROS的回调函数，它是通过定时器事件触发的。该函数的主要作用是检测小车是否到达了目标点。首先它会判断是否接收到了目标点的信息，如果接收到了就会计算小车到目标点的距离。如果小车到目标点的距离小于...

include "nav_msgs/Path.h" #include "ros/ros.h" #include <geometry_msgs/PoseStamped.h> #include <geometry_msgs/Twist.h> #include <iostream> #include #include <tf/transform_datatypes.h> #include <tf/transform_listener.h> #include <visualization_msgs/Marker.h> #include <dynamic_reconfigure/server.h> #include <cmath> #include <std_msgs/Float64.h> #define PI 3.14159265358979 double last_steeringangle = 0; double L, Lfw, Lrv, Lfw_, Vcmd, lfw, lrv, steering, u, v; double Gas_gain, baseAngle, baseSpeed, Angle_gain_p, Angle_gain_d, goalRadius; int controller_freq; bool foundForwardPt, goal_received, goal_reached; double k_rou; double vp_max_base, vp_min; double stop_flag = 0.0; int mapPathNum; double slow_final, fast_final; int stopIdx = 0; double line_wight = 0.0; double initbaseSpeed; double obs_flag = 0.0;

这些是 C++ 语言中的一些变量和参数，用于 ROS（机器人操作系统）中的导航和控制项目。其中包括： - nav_msgs/Path.h：用于定义路径信息。 - ros/ros.h：ROS 的核心头文件。 - geometry_msgs/PoseStamped.h：用于...

ConvergenceWarning: The max_iter was reached which means the coef_ did not converge warnings.warn(

4. 正则化：通过添加正则化项来约束模型的复杂度，防止过拟合。可以尝试使用L1正则化（Lasso）或L2正则化（Ridge）来调整模型。 以上方法可以帮助你解决收敛警告问题，但请注意在应用这些方法之前，要确保数据集...

ouble L1Controller::getSteeringAngle(double eta) { //纯追踪算舵机打角 double steeringAnge = atan2((L * sin(eta)), ((Lfw / 2) + lfw * cos(eta))) * (180.0 / PI); // ROS_INFO("Steering Angle = %.2f", steeringAnge); return steeringAnge; } void L1Controller::goalReachingCB(const ros::TimerEvent &) { //小车到达目标点后 if (goal_received) { double car2goal_dist = getCar2GoalDist(); if (car2goal_dist < goalRadius) { goal_reached = true; goal_received = false; cmd_vel.linear.x = 0.0; cmd_vel.angular.z = 0.0; pub_.publish(cmd_vel); ROS_INFO("Goal Reached !!!!!!!"); } } }

函数内部首先计算车辆到目标点的距离 car2goal_dist，如果 car2goal_dist 小于设定的目标半径 goalRadius，则认为车辆已经到达目标点，将标志 goal_reached 置为 true，并停止车辆运动。

请将如下的matlab代码转为python代码，注意使用pytorch框架实现，并对代码做出相应的解释：function [nets,errors]=BPMLL_train(train_data,train_target,hidden_neuron,alpha,epochs,intype,outtype,Cost,min_max) rand('state',sum(100clock)); if(nargin<9) min_max=minmax(train_data'); end if(nargin<8) Cost=0.1; end if(nargin<7) outtype=2; end if(nargin<6) intype=2; end if(nargin<5) epochs=100; end if(nargin<4) alpha=0.05; end if(intype==1) in='logsig'; else in='tansig'; end if(outtype==1) out='logsig'; else out='tansig'; end [num_class,num_training]=size(train_target); [num_training,Dim]=size(train_data); Label=cell(num_training,1); not_Label=cell(num_training,1); Label_size=zeros(1,num_training); for i=1:num_training temp=train_target(:,i); Label_size(1,i)=sum(temp==ones(num_class,1)); for j=1:num_class if(temp(j)==1) Label{i,1}=[Label{i,1},j]; else not_Label{i,1}=[not_Label{i,1},j]; end end end Cost=Cost2; %Initialize multi-label neural network incremental=ceil(rand100); for randpos=1:incremental net=newff(min_max,[hidden_neuron,num_class],{in,out}); end old_goal=realmax; %Training phase for iter=1:epochs disp(strcat('training epochs: ',num2str(iter))); tic; for i=1:num_training net=update_net_ml(net,train_data(i,:)',train_target(:,i),alpha,Cost/num_training,in,out); end cur_goal=0; for i=1:num_training if((Label_size(i)~=0)&(Label_size(i)~=num_class)) output=sim(net,train_data(i,:)'); temp_goal=0; for m=1:Label_size(i) for n=1:(num_class-Label_size(i)) temp_goal=temp_goal+exp(-(output(Label{i,1}(m))-output(not_Label{i,1}(n)))); end end temp_goal=temp_goal/(mn); cur_goal=cur_goal+temp_goal; end end cur_goal=cur_goal+Cost0.5(sum(sum(net.IW{1}.*net.IW{1}))+sum(sum(net.LW{2,1}.*net.LW{2,1}))+sum(net.b{1}.*net.b{1})+sum(net.b{2}.*net.b{2})); disp(strcat('Global error after ',num2str(iter),' epochs is: ',num2str(cur_goal))); old_goal=cur_goal; nets{iter,1}=net; errors{iter,1}=old_goal; toc; end disp('Maximum number of epochs reached, training process completed');

print('Maximum number of epochs reached, training process completed') return nets, errors 这个函数实现了基于 PyTorch 的 BPMLL 训练算法，用于训练多标签神经网络。函数的输入参数依次为训练数据、...

给下列程序添加注释： bool DWAPlannerROS::isGoalReached() { if (! isInitialized()) { ROS_ERROR("This planner has not been initialized, please call initialize() before using this planner"); return false; } if ( ! costmap_ros_->getRobotPose(current_pose_)) { ROS_ERROR("Could not get robot pose"); return false; } if(latchedStopRotateController_.isGoalReached(&planner_util_, odom_helper_, current_pose_)) { ROS_INFO("Goal reached"); return true; } else { return false; } }

// 判断是否到达目标点的函数 bool DWAPlannerROS::isGoalReached() { // 判断规划器是否被初始化，如果没有则输出错误信息并返回false ... ROS_INFO("Goal reached"); return true; } else { return false; } }

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