void radian_to_angle(double rad) { double flag = (rad < 0) ? -1.0 : 1.0; double pi = 4 * atan(1); if (rad < 0) { rad = rad * (-1.0); } double result = (rad * 180) / pi; double degree = int(result); double min = (result - degree) * 60; double second = (min - int(min)) * 60; cout << flag * degree << "°" << int(min) << "′" << second << "″"; }

这段代码是用于将弧度转换为角度，并输出为度分秒格式的函数。具体实现流程如下：

1. 判断弧度值的正负，用一个flag变量记录下来。
2. 定义pi为圆周率，使用atan函数计算弧度对应的角度值（单位为度）。
3. 将角度值分解为度、分、秒三部分，分别计算。
4. 输出结果，并在度、分、秒之间添加符号。

需要注意的是，这段代码中的弧度值需要先转换为非负数再进行计算，否则会出现错误的结果。

相关问题

请用中文解释这段代码：void ToLaserscanMessagePublish(ldlidar::Points2D& src, ldlidar::LiPkg* commpkg, LaserScanSetting& setting, rclcpp::Node::SharedPtr& node, rclcpp::Publisher<sensor_msgs::msg::LaserScan>::SharedPtr& lidarpub) { float angle_min, angle_max, range_min, range_max, angle_increment; double scan_time; rclcpp::Time start_scan_time; static rclcpp::Time end_scan_time; start_scan_time = node->now(); scan_time = (start_scan_time.seconds() - end_scan_time.seconds()); // Adjust the parameters according to the demand angle_min = ANGLE_TO_RADIAN(src.front().angle); angle_max = ANGLE_TO_RADIAN(src.back().angle); range_min = 0.02; range_max = 12; float spin_speed = static_cast<float>(commpkg->GetSpeedOrigin()); float scan_freq = static_cast<float>(commpkg->kPointFrequence); angle_increment = ANGLE_TO_RADIAN(spin_speed / scan_freq); // Calculate the number of scanning points if (commpkg->GetSpeedOrigin() > 0) { int beam_size = static_cast<int>(ceil((angle_max - angle_min) / angle_increment)); if (beam_size < 0) { RCLCPP_ERROR(node->get_logger(), "[ldrobot] error beam_size < 0"); } sensor_msgs::msg::LaserScan output; output.header.stamp = start_scan_time; output.header.frame_id = setting.frame_id; output.angle_min = angle_min; output.angle_max = angle_max; output.range_min = range_min; output.range_max = range_max; output.angle_increment = angle_increment; if (beam_size <= 1) { output.time_increment = 0; } else { output.time_increment = static_cast<float>(scan_time / (double)(beam_size - 1)); } output.scan_time = scan_time;

这段代码是一个函数，函数名为 "ToLaserscanMessagePublish"，接受一些输入参数，并且没有返回值。

函数的目的是将输入的点云数据转换为激光扫描消息，并发布到指定的话题上。

函数的输入参数包括：
- `src`：点云数据的引用，类型为 `ldlidar::Points2D`
- `commpkg`：激光包数据的指针，类型为 `ldlidar::LiPkg*`
- `setting`：激光扫描设置，类型为 `LaserScanSetting`
- `node`：ROS2节点的共享指针，类型为 `rclcpp::Node::SharedPtr`
- `lidarpub`：激光扫描消息发布者的共享指针，类型为 `rclcpp::Publisher<sensor_msgs::msg::LaserScan>::SharedPtr`

函数中定义了一些局部变量，包括：
- `angle_min`、`angle_max`、`range_min`、`range_max`、`angle_increment`：角度和范围相关的变量，分别为最小角度、最大角度、最小范围、最大范围、角度增量
- `scan_time`：扫描时间，类型为 `double`
- `start_scan_time`、`end_scan_time`：扫描开始时间和结束时间，类型为 `rclcpp::Time`

接下来的代码主要是根据需求调整参数，并计算扫描点的数量。其中，`ANGLE_TO_RADIAN` 是一个角度转弧度的宏定义。

然后，根据计算得到的参数，创建激光扫描消息对象 `output`，并设置其各个字段的值。

最后，将消息发布到指定的话题上。

function KPS44 = FK(Radian) %% input theta1 = Radian(1); theta2 = Radian(2); theta3 = Radian(3); theta4 = Radian(4); theta5 = Radian(5); theta6 = Radian(6); offset2 = -pi/2; offset3 =0; Q=[theta1;theta2+offset2;theta3+offset3;theta4;theta5;theta6]; %% D-H parameters %XB4 %d1=342;a1=40;a2=275;a3=25;d4=280;dt=73;d3=0; %XB7 d1=380;a1=30;a2=340;a3=35;d4=345;dt=87;d3=0; Tbase = [1 0 0 0; 0 1 0 0; 0 0 1 d1; 0 0 0 1]; Ttool = [1 0 0 0; 0 1 0 0; 0 0 1 dt; 0 0 0 1]; %% output II = zeros(4,4); %% T1~T6 s1=sin(Q(1));s2=sin(Q(2));s3=sin(Q(3));s4=sin(Q(4));s5=sin(Q(5));s6=sin(Q(6)); c1=cos(Q(1));c2=cos(Q(2));c3=cos(Q(3));c4=cos(Q(4));c5=cos(Q(5));c6=cos(Q(6)); t14 = a1*c1 + a3*(c1*c2*c3 - c1*s2*s3) - d3*s1 - d4*(c1*c2*s3 + c1*c3*s2) + a2*c1*c2; t24 = a1*s1 + c1*d3 + a3*(c2*c3*s1 - s1*s2*s3) - d4*(c2*s1*s3 + c3*s1*s2) + a2*c2*s1; t34 =-a2*s2 - a3*(c2*s3 + c3*s2) - d4*(c2*c3 - s2*s3); t11 =s6*(c4*s1 - s4*(c1*c2*c3 - c1*s2*s3)) - c6*(s5*(c1*c2*s3 + c1*c3*s2) - c5*(s1*s4 + c4*(c1*c2*c3 - c1*s2*s3))); t21 = - c6*(s5*(c2*s1*s3 + c3*s1*s2) + c5*(c1*s4 - c4*(c2*c3*s1 - s1*s2*s3))) - s6*(c1*c4 + s4*(c2*c3*s1 - s1*s2*s3)); t31 = s4*s6*(c2*s3 + c3*s2) - c6*(s5*(c2*c3 - s2*s3) + c4*c5*(c2*s3 + c3*s2)); t12 = s6*(s5*(c1*c2*s3 + c1*c3*s2) - c5*(s1*s4 + c4*(c1*c2*c3 - c1*s2*s3))) + c6*(c4*s1 - s4*(c1*c2*c3 - c1*s2*s3)); t22 =s6*(s5*(c2*s1*s3 + c3*s1*s2) + c5*(c1*s4 - c4*(c2*c3*s1 - s1*s2*s3))) - c6*(c1*c4 + s4*(c2*c3*s1 - s1*s2*s3)); t32 =s6*(s5*(c2*c3 - s2*s3) + c4*c5*(c2*s3 + c3*s2)) + c6*s4*(c2*s3 + c3*s2); t13= - c5*(c1*c2*s3 + c1*c3*s2) - s5*(s1*s4 + c4*(c1*c2*c3 - c1*s2*s3)); t23 = s5*(c1*s4 - c4*(c2*c3*s1 - s1*s2*s3)) - c5*(c2*s1*s3 + c3*s1*s2); t33 = c4*s5*(c2*s3 + c3*s2) - c5*(c2*c3 - s2*s3); II = [t11 t12 t13 t14; t21 t22 t23 t24; t31 t32 t33 t34; 0 0 0 1]; KPS44 = Tbase*II*Ttool; end

这是一个用于计算机器人运动学正解的 MATLAB 函数。它采用输入的关节角度（以弧度为单位）作为参数，并返回机器人末端执行器的坐标系相对于基坐标系的变换矩阵。

函数内部首先定义了机器人的 D-H 参数，然后根据输入的关节角度计算各个变换矩阵的元素。最后，通过将这些变换矩阵进行组合，得到末端执行器相对于基坐标系的变换矩阵。

函数的输出为 KPS44，即末端执行器相对于基坐标系的变换矩阵。