TRAJ=[]; for i = 1:size(Qd,1)-1 [q_temp,dq_temp,ddq_temp]=jtraj(Qd(i,:),Qd(i+1,:),(0:0.01:1)); TRAJ_temp=[q_temp,dq_temp,ddq_temp]; TRAJ=[TRAJ;TRAJ_temp]; end [m,n]=size(TRAJ); TRAJ(:,[1 5 9])=[]; t=[0:0.01:(m-1)/100]'; TRAJ_t=[t,TRAJ];

根据你提供的代码，看起来你正在生成一个轨迹数组`TRAJ`，该数组包含了机械臂从一个姿态到另一个姿态的连续轨迹。

首先，你使用了一个循环来遍历`Qd`数组中的每一行（除最后一行）。`Qd`是包含多个目标姿态的数组，每行代表一个目标姿态。在每次循环中，你使用`jtraj`函数生成两个目标姿态之间的连续轨迹。该函数接受起始姿态`Qd(i,:)`和目标姿态`Qd(i+1,:)`，以及一个时间向量`(0:0.01:1)`，其中步长为0.01，用于控制轨迹中的离散点数量。返回的`q_temp`、`dq_temp`和`ddq_temp`分别表示关节角度、关节角速度和关节角加速度。

然后，你将这些轨迹数据组合成临时的轨迹数组`TRAJ_temp`。

接下来，你将临时轨迹数组`TRAJ_temp`添加到主轨迹数组`TRAJ`中。通过循环迭代，最终得到一个包含机械臂从初始姿态到最终姿态的连续轨迹。

最后，你计算出轨迹数组`TRAJ`的大小，然后通过去除不需要的列，如第1、5和9列，得到一个新的轨迹数组`TRAJ_t`。同时，你还生成了一个时间向量`t`，其中步长为0.01，与轨迹数组的长度相匹配。

这段代码的目的是生成一个连续的三维轨迹，可以用于机械臂的运动规划和控制。注意，上述代码只是一个示例，具体的轨迹生成方法和参数设置需根据实际情况进行调整和优化。

相关问题

DWAPlannerROS: # Robot Configuration Parameters - Kobuki max_vel_x: 0.20 min_vel_x: -0.20 max_vel_y: 0.20 min_vel_y: -0.20 max_vel_trans: 0.2 min_vel_trans: 0.13 max_vel_theta: 1.4 min_vel_theta: 0.8 acc_lim_x: 2.5 acc_lim_theta: 3.0 acc_lim_y: 2.5 xy_goal_tolerance: 0.15 yaw_goal_tolerance: 0.15 latch_xy_goal_tolerance: false # Forward Simulation Parameters sim_time: 2.0 vx_samples: 10 vy_samples: 0 vth_samples: 20 controller_frequency: 10.0 # Trajectory Scoring Parameters path_distance_bias: 32.0 goal_distance_bias: 24.0 occdist_scale: 0.03 forward_point_distance: 0.325 stop_time_buffer: 0.2 scaling_speed: 0.25 max_scaling_factor: 0.2 # Oscillation Prevention Parameters oscillation_reset_dist: 0.05 # Debugging publish_traj_pc : true publish_cost_grid_pc: true # Differential-drive robot configuration - necessary? holonomic_robot: true添加一下详细的注释

这是一个DWAPlannerROS的参数配置文件，用于机器人的路径规划。以下是对每个参数的注释：

- max_vel_x: 机器人可以达到的最大线速度。
- min_vel_x: 机器人可以达到的最小线速度。
- max_vel_y: 机器人可以达到的最大侧向速度。
- min_vel_y: 机器人可以达到的最小侧向速度。
- max_vel_trans: 机器人可以达到的最大平移速度。
- min_vel_trans: 机器人可以达到的最小平移速度。
- max_vel_theta: 机器人可以达到的最大旋转速度。
- min_vel_theta: 机器人可以达到的最小旋转速度。
- acc_lim_x: 机器人可以达到的最大线加速度。
- acc_lim_theta: 机器人可以达到的最大旋转加速度。
- acc_lim_y: 机器人可以达到的最大侧向加速度。
- xy_goal_tolerance: 机器人到达目标点时，允许的位置误差。
- yaw_goal_tolerance: 机器人到达目标点时，允许的角度误差。
- latch_xy_goal_tolerance: 是否在到达目标点后保持位置误差小于xy_goal_tolerance。
- sim_time: 进行路径规划时，模拟机器人运动的时间。
- vx_samples: 机器人在x轴方向的速度采样数。
- vy_samples: 机器人在y轴方向的速度采样数。
- vth_samples: 机器人的旋转速度采样数。
- controller_frequency: 控制器的执行频率。
- path_distance_bias: 机器人在路径规划时，考虑到路径距离的权重。
- goal_distance_bias: 机器人在路径规划时，考虑到目标距离的权重。
- occdist_scale: 机器人在路径规划时，考虑到障碍物距离的权重。
- forward_point_distance: 机器人在路径规划时，考虑到前方距离的权重。
- stop_time_buffer: 机器人在路径规划时，考虑到停止距离的缓冲时间。
- scaling_speed: 机器人在路径规划时，考虑到速度的缩放因子。
- max_scaling_factor: 机器人在路径规划时，考虑到速度的最大缩放因子。
- oscillation_reset_dist: 机器人在路径规划时，考虑到振荡重置的距离。
- publish_traj_pc: 是否发布路径规划的点云信息。
- publish_cost_grid_pc: 是否发布代价地图的点云信息。
- holonomic_robot: 是否为全向移动的机器人（如小车）。

RLPose pose_init{ 0 }; RLPose pose_start{ 0 }; RLPose pose_end{ 0 }; double offline_traj_size; double offline_traj_vel_size; std::vector<RLJntArray> offline_traj; std::vector<RLJntArray> offline_traj_vel; std::vector<RLJntArray> offline_traj_acc;

您好！这些代码片段定义了一些变量和向量。让我为您解释一下：

- `RLPose pose_init{ 0 };` 定义了一个名为 `pose_init` 的变量，并将其初始化为零。
- `RLPose pose_start{ 0 };` 定义了一个名为 `pose_start` 的变量，并将其初始化为零。
- `RLPose pose_end{ 0 };` 定义了一个名为 `pose_end` 的变量，并将其初始化为零。
- `double offline_traj_size;` 定义了一个名为 `offline_traj_size` 的 `double` 类型变量，没有初始化值。
- `double offline_traj_vel_size;` 定义了一个名为 `offline_traj_vel_size` 的 `double` 类型变量，没有初始化值。
- `std::vector<RLJntArray> offline_traj;` 定义了一个名为 `offline_traj` 的向量，其中的元素是 `RLJntArray` 类型。
- `std::vector<RLJntArray> offline_traj_vel;` 定义了一个名为 `offline_traj_vel` 的向量，其中的元素是 `RLJntArray` 类型。
- `std::vector<RLJntArray> offline_traj_acc;` 定义了一个名为 `offline_traj_acc` 的向量，其中的元素是 `RLJntArray` 类型。

这些变量和向量的具体用途可能需要根据上下文和代码的其他部分来确定。希望这能帮到您！如果您还有其他问题，请随时提问。