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）。

for i in range(traj_count): plt.plot(wp_area_traj_3[i][:,0],wp_area_traj_3[i][:,1], linewidth = 3, c = colors_2[labels[i]]) ax1.grid()表示什么意思

这段代码是用来画多条轨迹的，具体的解释如下：

1. for i in range(traj_count): 表示一个循环，从0到traj_count-1，每次循环i的值都会递增1。
2. plt.plot(wp_area_traj_3[i][:,0],wp_area_traj_3[i][:,1], linewidth = 3, c = colors_2[labels[i]]) 表示用matplotlib库中的plot函数画出一条轨迹，其中wp_area_traj_3[i][:,0]表示第i条轨迹的横坐标数据，wp_area_traj_3[i][:,1]表示第i条轨迹的纵坐标数据；linewidth = 3表示轨迹的线宽为3个像素；c = colors_2[labels[i]]表示轨迹的颜色，颜色是根据标签labels[i]来确定的，每个标签对应一个颜色。
3. ax1.grid()表示给画布添加网格线。

总体来说，这段代码是用来画多条轨迹，并加入网格线以便于观察。