PX1=1; PX2=x1;%找到左右边界 while Blue_x(1, PX1)==0 PX1=PX1+1; end while Blue_x(1, PX2)==0 PX2=PX2-1; end

这段代码看起来像是在寻找二维数组 `Blue_x` 中第一行中第一个值为 1 的位置和最后一个值为 1 的位置。这个过程中，先初始化 `PX1` 为 1，然后在 `Blue_x` 中从左往右找到第一个值为 1 的位置，将其下标赋值给 `PX1`。类似地，初始化 `PX2` 为 `x1` 的值，然后从右往左找到第一个值为 1 的位置，将其下标赋值给 `PX2`。这个过程中，`x1` 可能是一个变量，应该在其他地方定义过。

相关问题

px = spline(t, waypoints(:,1));

`spline()` 是 MATLAB 或者 Octave 中用于进行样条插值的函数。它的语法如下：

pp = spline(x, y)

其中，`x` 和 `y` 是两个向量，表示插值函数的输入和输出。`spline()` 函数返回一个结构体 `pp`，表示一个样条插值函数。插值函数可以用来计算在 `x` 的任意位置的插值结果。

在你提供的情况下，`t` 是一个列向量，表示路径规划中每个路径点到起点的时间。`waypoints` 矩阵是一个 `num_points*3` 的矩阵，其中每一行是一个路径点的三维坐标值。`px` 是一个样条插值函数，表示输入为时间 `t`，输出为路径点 `waypoints(:,1)`（即所有路径点在 $x$ 轴上的坐标）的插值函数。

例如，如果使用以下代码进行样条插值：

px = spline(t, waypoints(:,1));

那么 `px` 表示一个样条插值函数，可以用来计算在任意时间点的 $x$ 坐标的插值值。例如，可以使用以下代码计算在时间 `1.5` 和 `3.2` 时刻的 $x$ 坐标的插值值：

x1 = ppval(px, 1.5);
x2 = ppval(px, 3.2);

其中，`x1` 和 `x2` 分别表示时间为 `1.5` 和 `3.2` 时刻的 $x$ 坐标的插值值。

x(n+1)=2*x(n)

递归计算px(x,n)的值可以按照以下步骤进行：

1. 当n=1时，px(x,n)=x，直接返回x的值。

2. 当n>1时，px(x,n)=x-x^2+x^3-x^4+…((-1)^n-1)(x^n)。

可以将px(x,n)拆分为两部分：第一部分为x-x^2+x^3-x^4+…+(-1)^(n-1)x^(n-1)，第二部分为(-1)^(n-1)x^n。

第一部分可以通过递归调用px(x,n-1)来计算，即px(x,n-1)=x-x^2+x^3-x^4+…+(-1)^(n-2)x^(n-1)。然后将(-1)^(n-1)x^(n-1)加上第一部分的值即可得到px(x,n)的值。

具体实现代码如下：

   def px(x, n):
       if n == 1:
           return x
       else:
           return px(x, n-1) + ((-1) ** (n-1)) * (x ** n)

例如，当x=2，n=4时，px(2,4)=2-2^2+2^3-2^4=-4。

当x=3，n=5时，px(3,5)=3-3^2+3^3-3^4+3^5=60。