if __name__=='__main__': rospy.init_node('encoder_vel', log_level=rospy.DEBUG) pub = rospy.Publisher('encoder', Odometry, queue_size=10) port = rospy.get_param('~serial_port', '/dev/encoder') baud = rospy.get_param('~baud_rate', 57600) # about 100hz k = rospy.get_param('~k',1) # fix param ser = serial.Serial(port, baud) print(ser.is_open) while( not rospy.is_shutdown()): # time1 = time.time() send_data = bytes.fromhex('01 03 00 03 00 01 74 0A') # read velocity value in 20ms ser.write(send_data) datahex = ser.read(7) angle_v = DueVelData(datahex) send_data = bytes.fromhex('01 03 00 00 00 01 84 0A') # ser.write(send_data) datahex = ser.read(7) dir = DueDirData(datahex) Vel = angle_v * dir * C / 1024.0 / 0.02 * k # print(Vel) # time2 = time.time() # print(1/(time2-time1)) pub_vel = Odometry() pub_vel.header.frame_id = 'odom' pub_vel.child_frame_id = 'base_footprint' pub_vel.header.stamp = rospy.Time.now() pub_vel.twist.twist.linear.x = Vel pub.publish(pub_vel)

时间: 2024-02-26 07:55:56 浏览: 118
RAR

8-3coder.rar_if _priority encoder_向上相与

这段代码是一个Python程序的主函数,它首先通过调用rospy.init_node()函数初始化ROS节点,并创建一个名为'encoder_vel'的节点。接着,它使用rospy.Publisher()函数创建一个名为'encoder'的消息发布者,用于发布Odometry类型的消息。这个消息发布者的队列长度为10。 接下来,程序通过调用rospy.get_param()函数获取程序的运行参数,包括串口的名称、波特率和一个名为k的系数参数。然后,程序使用Python内置的serial.Serial()函数创建一个串口对象,并打开该串口。 在主循环中,程序首先发送一个读取速度值的命令(send_data),并从串口读取返回的数据(datahex)。然后,程序调用DueVelData()函数将读取到的数据解析成角度值(angle_v)。接着,程序发送一个读取方向值的命令(send_data),并从串口读取返回的数据(datahex)。然后,程序调用一个名为DueDirData()的函数将读取到的数据解析成方向值(dir)。最后,程序根据角度值和方向值计算并发布速度值(Vel)。 需要注意的是,程序使用了一个名为rospy.is_shutdown()的函数来检查ROS节点是否已经被关闭,如果节点已经被关闭,则退出程序。程序还使用了一个名为rospy.Time.now()的函数来获取当前时间,并将这个时间赋值给Odometry消息的时间戳。
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帮我看一些这段代码有什么问题:class EncoderDecoder(nn.Module): def init(self,encoder,decoder,source_embed,target_embed,generator): #encoder:代表编码器对象 #decoder:代表解码器对象 #source_embed:代表源数据的嵌入 #target_embed:代表目标数据的嵌入 #generator:代表输出部分类别生成器对象 super(EncoderDecoder,self).init() self.encoder=encoder self.decoder=decoder self.src_embed=source_embed self.tgt_embed=target_embed self.generator=generator def forward(self,source,target,source_mask,target_mask): #source:代表源数据 #target:代表目标数据 #source_mask:代表源数据的掩码张量 #target_mask:代表目标数据的掩码张量 return self.decode(self.encode(source,source_mask),source_mask, target,target_mask) def encode(self,source,source_mask): return self.encoder(self.src_embed(source),source_mask) def decode(self,memory,source_mask,target,target_mask): #memory:代表经历编码器编码后的输出张量 return self.decoder(self.tgt_embed(target),memory,source_mask,target) vocab_size=1000 d_model=512 encoder=en decoder=de source_embed=nn.Embedding(vocab_size,d_model) target_embed=nn.Embedding(vocab_size,d_model) generator=gen source=target=Variable(torch.LongTensor([[100,2,421,500],[491,998,1,221]])) source_mask=target_mask=Variable(torch.zeros(8,4,4)) ed=EncoderDecoder(encoder,decoder,source_embed,target_embed,generator ) ed_result=ed(source,target,source_mask,target_mask) print(ed_result) print(ed_result.shape)

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