ros::param::get()函数

时间: 2024-01-12 21:02:50 浏览: 57
ros::param::get()函数是用于获取ROS参数服务器中已经存在的参数值的函数。该函数的语法如下: bool ros::param::get(std::string key, T& value); 其中,key是需要获取的参数的名称,T是参数值的类型,value是指向参数值的指针。该函数的返回值为bool类型,表示获取参数的成功或失败。 该函数的使用方法如下: 1. 在ROS节点中,先调用ros::init()函数初始化ROS节点; 2. 调用ros::NodeHandle类的getParam()或getParamCached()函数获取参数值; 3. 如果获取参数值成功,则函数返回true,并将参数值存储在value指向的位置。如果获取参数值失败,则函数返回false。 例如,以下代码用于获取名为“my_param”的整数参数的值: int my_param; if (ros::param::get("my_param", my_param)) { ROS_INFO("Get my_param value: %d", my_param); } else { ROS_ERROR("Failed to get my_param value"); } 在这个例子中,如果参数服务器中存在名为“my_param”的整数参数,则该函数会将参数的值存储在my_param变量中,并打印出获取到的参数值;否则,该函数会打印出错误信息。
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float ControlComply::CurveLimitSpeed(const float tCurve) { float curve[6] = {0}; float speed[6] = {0}; ros::param::get("speed_curve0", curve[0]); ros::param::get("speed_curve1", curve[1]); ros::param::get("speed_curve2", curve[2]); ros::param::get("speed_curve3", curve[3]); ros::param::get("speed_curve4", curve[4]); ros::param::get("speed_curve5", curve[5]); ros::param::get("speed_curve_limit0", speed[0]); ros::param::get("speed_curve_limit1", speed[1]); ros::param::get("speed_curve_limit2", speed[2]); ros::param::get("speed_curve_limit3", speed[3]); ros::param::get("speed_curve_limit4", speed[4]); ros::param::get("speed_curve_limit5", speed[5]); return pubalgor.FuzzyDataProcess(curve, speed, 6, tCurve); }

这段代码定义了一个名为`CurveLimitSpeed`的函数,该函数接受一个`float`类型的参数`tCurve`。 在函数内部,定义了两个数组变量`curve`和`speed`,它们分别包含了6个元素。这些数组将用于存储从ROS参数服务器中获取的速度曲线和速度限制数据。 接下来,使用`ros::param::get`方法从ROS参数服务器中获取具体的参数值,并将它们存储在相应的数组元素中。例如,`ros::param::get("speed_curve0", curve[0])`表示从ROS参数服务器中获取名为`speed_curve0`的参数值,并将其存储在数组`curve`的第一个元素`curve[0]`中。 最后,调用了`pubalgor.FuzzyDataProcess(curve, speed, 6, tCurve)`方法,并将获取到的速度曲线和速度限制数据作为参数传递给该方法。该方法可能是对这些数据进行模糊处理,并返回一个结果值。 函数最终将这个结果值作为函数的返回值。 总结来说,这段代码定义了一个函数,用于从ROS参数服务器中获取速度曲线和速度限制数据,并对这些数据进行模糊处理并返回结果。

float ControlComply::BiaAngleLimitSpeed(const float tBiaAngle) { float angle[5] = {0}; float speed[5] = {0}; ros::param::get("speed_angle0", angle[0]); ros::param::get("speed_angle1", angle[1]); ros::param::get("speed_angle2", angle[2]); ros::param::get("speed_angle3", angle[3]); ros::param::get("speed_angle4", angle[4]); ros::param::get("speed_angle_limit0", angle[0]); ros::param::get("speed_angle_limit1", angle[1]); ros::param::get("speed_angle_limit2", angle[2]); ros::param::get("speed_angle_limit3", angle[3]); ros::param::get("speed_angle_limit4", angle[4]); return pubalgor.FuzzyDataProcess(angle, speed, 5, tBiaAngle); }

这段代码定义了一个名为`BiaAngleLimitSpeed`的函数,该函数接受一个`float`类型的参数`tBiaAngle`。 在函数内部,定义了两个数组变量`angle`和`speed`,它们分别包含了5个元素。这些数组将用于存储从ROS参数服务器中获取的角度和速度限制数据。 接下来,使用`ros::param::get`方法从ROS参数服务器中获取具体的参数值,并将它们存储在相应的数组元素中。例如,`ros::param::get("speed_angle0", angle[0])`表示从ROS参数服务器中获取名为`speed_angle0`的参数值,并将其存储在数组`angle`的第一个元素`angle[0]`中。 最后,调用了`pubalgor.FuzzyDataProcess(angle, speed, 5, tBiaAngle)`方法,并将获取到的角度和速度限制数据作为参数传递给该方法。该方法可能是对这些数据进行模糊处理,并返回一个结果值。 函数最终将这个结果值作为函数的返回值。 总结来说,这段代码定义了一个函数,用于从ROS参数服务器中获取角度和速度限制数据,并对这些数据进行模糊处理并返回结果。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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