veh_version=2002; % version of ADVISOR for which the file was generated veh_proprietary=0; % 0=> non-proprietary, 1=> proprietary, do not distribute veh_validation=0; % 0=> no validation, 1=> data agrees with source data,

时间: 2023-06-17 14:04:33 浏览: 119
2=> data matches source data except for minor deviation(s) veh_description='Sample vehicle file for ADVISOR'; % one line description of the vehicle veh_mfr='Generic'; % manufacturer's name veh_model='Sample Vehicle'; % vehicle model name veh_class='Small Car'; % EPA size class veh_year=2002; % model year veh_cold_tmp=20; % Cold engine temperature (C) veh_warm_tmp=95; % Warm engine temperature (C) veh_hot_tmp=105; % Hot engine temperature (C) veh_emis=[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]; % Vector of emissions index (g/mi) [HC CO NOx PM H2O N2O CO2 CH4 NMHC] veh_glider_mass=1000; % Vehicle mass w/o propulsion system (kg) veh_CD=0.32; % Coefficient of aerodynamic drag veh_FA=1.9; % Vehicle frontal area (m^2) veh_starter='Integr'; % Starter type ('Integr' or 'Standalone') veh_idle_spd=700; % Idle speed (rpm) veh_cargo_mass=0; % Cargo mass (kg) veh_passenger_mass=[75 0]; % Passenger mass (kg/person) [driver, passenger] veh_wheelbase=2.5; % Vehicle wheelbase (m) veh_track=1.5; % Vehicle track (m) veh_cargo_cp=[0 0.5 0]; % Cargo center of gravity (m) [X Y Z] veh_passenger_cp=[0.5 0.5 0]; % Passenger center of gravity (m) [X Y Z] veh_front_wt_frac=0.6; % Fraction of vehicle weight on front axle veh_rear_wt_frac=0.4; % Fraction of vehicle weight on rear axle veh_wheel_front_radius=0.3; % Front wheel radius (m) veh_wheel_rear_radius=0.3; % Rear wheel radius (m) veh_gear_ratio=[2.4 1.5 1 0.7 0.5]; % Gear ratios veh_gb_eff=[0.95 0.95 0.95 0.95 0.95]; % Gearbox efficiency veh_final_drive_ratio=3.5; % Final drive ratio veh_fd_eff=0.95; % Final drive efficiency veh_inertia=0; % Vehicle rotational inertia (kg-m^2) veh_acc_grade=0; % Vehicle acceleration grade (deg) veh_max_grade=10; % Maximum grade (deg) veh_road_load=[100 0 0 0]; % Road load coefficients [a b c d] (N) at 100 kph veh_tire='205/55R16'; % Tire size (example: '205/60R15') veh_num_of_pax=1; % Number of passengers in the vehicle veh_fuel_type='Gasoline'; % Fuel type (example: 'Diesel', 'Gasoline', 'Hybrid') veh_fuel_den=0.749; % Fuel density (kg/l) veh_fuel_lhv=43.0; % Fuel lower heating value (MJ/kg) veh_fuel_frac=[0.85 0.15 0 0 0 0 0 0 0 0]; % Fuel composition [C H O N S AR CO2 H2O N2 O2] (mass fraction) veh_fuel_tank=60; % Fuel tank capacity (l) veh_mech_brake=1; % Mechanical braking system (1=>yes, 0=>no) veh_regenerative_braking=1; % Regenerative braking system (1=>yes, 0=>no) veh_coolant_fluid='water'; % Engine coolant fluid type (example: 'water', 'ethylene glycol') veh_coolant_cap=3; % Engine coolant capacity (l) veh_oil_cap=4.3; % Engine oil capacity (l) veh_oil_type='SAE 5W-30'; % Engine oil type (example: 'SAE 5W-30') veh_oil_fluid='oil'; % Engine oil fluid type (example: 'oil', 'synth oil') veh_trans_fluid='oil'; % Transmission fluid type (example: 'oil', 'synth oil') veh_trans_cap=2.5; % Transmission fluid capacity (l) veh_clutch_type='Dry'; % Clutch type (example: 'Dry', 'Wet') veh_regen_brake_type='Electric'; % Regenerative braking type (example: 'Electric', 'Hydraulic')
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优化这段代码 function [car, time_end] = Veh_following_IDM(car, time, time_step) time_end = 0; car.a_pre = car.a; car.d(:, :) = 0; %--------------更新速度和位置--------------% for car_n = length(car.v):-1:1 car.x(car_n) = car.v(car_n) * time_step + (car.a(car_n) * time_step^2) / 2 + car.x(car_n); car.v(car_n) = max(car.a(car_n) * time_step + car.v(car_n), 0); % 约束速度项大于等于0 end %--------------计算加速度--------------% sort_x = sort(car.x); car_n_last = length(sort_x); for car_id = length(sort_x):-1:1 car_n = car_id; if car_n ~= car_n_last car_n_front = car_id + 1; % 找出前车 [a_n] = acc_calculate(car, car_n, car_n_front); car.a(car_n) = a_n; if car.f(car_id) ~= 0 % 其他的操作 end else car.a(car_n) = 0; end end if sum(car.v(:,:)) <= 0.001 && time > 0.1 time_end = time; end end %% 车辆加速度计算函数,IDM模型 function [a_n] = acc_calculate(car, car_n, car_n_front) global road_length d_max h_safe car_length v_max a_max d_safe theta kappa_i road_width time_step =0.1; delta_x = car.x(car_n_front) - car.x(car_n) - car_length; delta_y = car.y(car_n_front)- car.y(car_n) ; theta = delta_y / delta_x; if delta_x < 0 delta_x = delta_x + road_length; end v_n_plus = car.v(car_n) * cos(theta); v_n_minus = car.v(car_n) * sin(theta); delta_v = v_n_plus - car.v(car_n_front)* cos(theta); term1 = 1 - (v_n_plus / v_max)^4; term2 = (((d_safe + v_n_plus * kappa_i * h_safe) + (v_n_plus * delta_v) / (2 * sqrt(a_max*d_max))) / (delta_x - car_length))^2; term3 =delta_y / road_width; term4 = (2 * (v_n_minus *time_step+ delta_y)) / (time_step^2); a_n = a_max * (term1 - term2) + term3 *term4; end

void UpdateDbMainInput(void) { #if (DB_TYPE != DB_IBC) /* read chassinf info 阅读追逐信息 */ if (IsChassinfFunctionEnable(CHASSINF_RB) != FALSE) { DbIn.u.Flg.DbEnabled_b1 = TRUE; } else { DbIn.u.Flg.DbEnabled_b1 = FALSE; } /* read roller bench mode status读取滚轮工作台模式状态 */ DbIn.u.Flg.RollerBenchAct_b1 = IsRollerBenchModeActive(); /* read main circuit pressure 读取主回路压力 */ if (IsInputValid(INPUT_VALID_BRAKE_PRESSURE) == TRUE) { DbIn.u.Flg.McPressVal_b1 = TRUE; DbIn.McPress_s16 = GetMcpFiltered(); DbIn.McPressGrad_s16 = GetMcpDot(); } else { DbIn.u.Flg.McPressVal_b1 = FALSE; DbIn.McPress_s16 = 0; DbIn.McPressGrad_s16 = 0; } /* get brake activity of any other performance subsystem 获取任何其他性能子系统的制动活动 */ DbIn.u.Flg.OthPerfAct_b1 = IsBrakeControlArbitratorActive(); /* read vehicle speed and acceleration 读取车速和加速度 */ DbIn.VehSpd_s16 = GetZeroSlipVehicleVelocity(); DbIn.VehAcc_s16 = GetVehicleAccel(); /* get actual inclination 获得实际倾斜度 */ DbIn.HillAccAbs_s16 = ABS(GetHillAccelFilt()); /* calculate inclination dependent hold pressure 计算倾斜相关的保持压力 */ DbIn.HoldPress_s16 = (S16)((((((((((((S32)DbIn.HillAccAbs_s16 * ((GetTireSize(FRONT_AXLE) + GetTireSize(REAR_AXLE) ) / AXLE_MAX ) ) / METER ) * TORQUE_PRESSURE_CONV_SF ) / VEH_ACCEL_RES ) * PI_SCALE_FACTOR ) / (S32)(2 * PI * PI_SCALE_FACTOR) ) * GetChassinfVehicleMass() ) / KILOGRAM ) * BAR ) / WHEEL_MAX ) / ((GetBrakeTorqueFactor(FRONT_AXLE) + GetBrakeTorqueFactor(REAR_AXLE) ) / AXLE_MAX ) );这段代码什么意思,有什么作用

帮我修改代码,实现用wss发送serialized_data到wss://autopilot-test.t3go.cn:443/api/v1/vehicle/push/message/LFB1FV696M2L43840。 main.cpp: #include "ros/ros.h" #include "std_msgs/String.h" #include <boost/thread/locks.hpp> #include <boost/thread/shared_mutex.hpp> #include "third_party/apollo/proto/perception/perception_obstacle.pb.h" #include "t3_perception.pb.h" apollo::perception::PerceptionObstacles perception_obstacles_; void perceptionCallback(const std_msgs::String& msg) { ROS_WARN("t3 perceptionCallback parse"); if (perception_obstacles_.ParseFromString(msg.data)) { double timestamp = perception_obstacles_.header().timestamp_sec(); ROS_INFO("t3 perceptionCallback timestamp %f count:%d", timestamp, perception_obstacles_.perception_obstacle().size()); std::string data; perception_obstacles_.SerializeToString(&data); VehData veh_data; veh_data.set_messagetype(5); veh_data.set_messagedes("PerceptionObstacles"); veh_data.set_contents(data); std::string serialized_data; veh_data.SerializeToString(&serialized_data); } else { ROS_ERROR("t3 perceptionCallback parse fail!"); } } int main(int argc, char **argv) { ros::init(argc, argv, "listener"); ros::NodeHandle n; ros::Subscriber sub = n.subscribe("/perception_node/perception_objects", 1000, perceptionCallback); ros::spin(); return 0; } t3_perception.proto: syntax = "proto3"; option java_package = "com.t3.ts.dt.ad.web.protobuf"; option java_outer_classname = "VehDTO"; option java_multiple_files = false; message VehData { /** messageType: 1:客户端心跳 2:云端心跳响应 3:连接成功 4:连接失败 5:客户端发送消息 6:云端发送消息 7:消息处理成功 8:消息处理失败 9:此客户端未注册 10:未知消息类型 */ int32 messageType = 1; string messageDes = 2; bytes contents = 3; // 发送内容 }

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在智慧园区建设的浪潮中,一个集高效、安全、便捷于一体的综合解决方案正逐步成为现代园区管理的标配。这一方案旨在解决传统园区面临的智能化水平低、信息孤岛、管理手段落后等痛点,通过信息化平台与智能硬件的深度融合,为园区带来前所未有的变革。 首先,智慧园区综合解决方案以提升园区整体智能化水平为核心,打破了信息孤岛现象。通过构建统一的智能运营中心(IOC),采用1+N模式,即一个智能运营中心集成多个应用系统,实现了园区内各系统的互联互通与数据共享。IOC运营中心如同园区的“智慧大脑”,利用大数据可视化技术,将园区安防、机电设备运行、车辆通行、人员流动、能源能耗等关键信息实时呈现在拼接巨屏上,管理者可直观掌握园区运行状态,实现科学决策。这种“万物互联”的能力不仅消除了系统间的壁垒,还大幅提升了管理效率,让园区管理更加精细化、智能化。 更令人兴奋的是,该方案融入了诸多前沿科技,让智慧园区充满了未来感。例如,利用AI视频分析技术,智慧园区实现了对人脸、车辆、行为的智能识别与追踪,不仅极大提升了安防水平,还能为园区提供精准的人流分析、车辆管理等增值服务。同时,无人机巡查、巡逻机器人等智能设备的加入,让园区安全无死角,管理更轻松。特别是巡逻机器人,不仅能进行360度地面全天候巡检,还能自主绕障、充电,甚至具备火灾预警、空气质量检测等环境感知能力,成为了园区管理的得力助手。此外,通过构建高精度数字孪生系统,将园区现实场景与数字世界完美融合,管理者可借助VR/AR技术进行远程巡检、设备维护等操作,仿佛置身于一个虚拟与现实交织的智慧世界。 最值得关注的是,智慧园区综合解决方案还带来了显著的经济与社会效益。通过优化园区管理流程,实现降本增效。例如,智能库存管理、及时响应采购需求等举措,大幅减少了库存积压与浪费;而设备自动化与远程监控则降低了维修与人力成本。同时,借助大数据分析技术,园区可精准把握产业趋势,优化招商策略,提高入驻企业满意度与营收水平。此外,智慧园区的低碳节能设计,通过能源分析与精细化管理,实现了能耗的显著降低,为园区可持续发展奠定了坚实基础。总之,这一综合解决方案不仅让园区管理变得更加智慧、高效,更为入驻企业与员工带来了更加舒适、便捷的工作与生活环境,是未来园区建设的必然趋势。

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