dolphinscheduler 使用shell写一段调用SUB_PROCESS组件的代码

可以使用以下代码调用SUB_PROCESS组件：

#!/bin/bash

# 设置SUB_PROCESS组件的参数
sub_process_param="param1=value1,param2=value2"

# 调用SUB_PROCESS组件
dolphinscheduler process -d '{"processDefinitionCode":"SUB_PROCESS_CODE","processDefinitionVersion":1,"scheduleTime":"2022-01-01 00:00:00","failureStrategy":"END","warningType":"NONE","warningGroupId":0,"processInstancePriority":"MEDIUM","workerGroupId":-1,"timeout":0,"globalParams":"'$sub_process_param'"}'

请注意，SUB_PROCESS_CODE应替换为您实际的子流程代码。

相关问题

在已知车辆离散纵向速度信息的情况下，用状态观测器的方法估计车辆纵向加速度，并用C++的类在ros上写一段代码实现这个功能

可以使用卡尔曼滤波器来估计车辆的纵向加速度。卡尔曼滤波器是一种递归滤波器，可以用于估计系统的状态。在这种情况下，车辆的纵向加速度是我们要估计的状态。

以下是一个使用状态观测器的卡尔曼滤波器的示例代码，使用C++编写，并在ROS上实现：

#include <ros/ros.h>
#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>

class KalmanFilter {
public:
    KalmanFilter(double dt, double process_noise, double observation_noise)
    {
        // 初始化状态转移矩阵A
        A << 1, dt, 0.5 * dt * dt,
             0, 1, dt,
             0, 0, 1;

        // 初始化控制矩阵B，这里不考虑控制输入
        B << 0, 0, 0;

        // 初始化观测矩阵C
        C << 1, 0, 0;

        // 初始化过程噪声协方差矩阵Q
        Q << pow(dt, 4) / 4.0, pow(dt, 3) / 2.0, pow(dt, 2) / 2.0,
             pow(dt, 3) / 2.0, pow(dt, 2), dt,
             pow(dt, 2) / 2.0, dt, 1;

        Q *= process_noise;

        // 初始化测量噪声协方差矩阵R
        R = observation_noise;
    }

    void update(double measurement)
    {
        // 预测步骤
        x = A * x;
        P = A * P * A.transpose() + Q;

        // 更新步骤
        double innovation = measurement - C * x;
        double innovation_covariance = C * P * C.transpose() + R;
        K = P * C.transpose() * 1 / innovation_covariance;
        x += K * innovation;
        P -= K * C * P;

        std::cout << "Estimated acceleration: " << x(2) << std::endl;
    }

private:
    Eigen::Matrix3d A;  // 状态转移矩阵
    Eigen::Matrix<double, 3, 1> x;  // 状态向量（包含位置、速度和加速度）
    Eigen::Matrix<double, 3, 1> B;  // 控制矩阵
    Eigen::Matrix<double, 1, 3> C;  // 观测矩阵
    Eigen::Matrix3d Q;  // 过程噪声协方差矩阵
    double R;  // 测量噪声协方差
    Eigen::Matrix3d P;  // 状态协方差矩阵
    Eigen::Matrix<double, 3, 1> K;  // 卡尔曼增益
};

int main(int argc, char** argv)
{
    ros::init(argc, argv, "kalman_filter");
    ros::NodeHandle nh;

    // 假设每秒更新一次
    double dt = 1.0;

    // 初始化卡尔曼滤波器
    KalmanFilter kf(dt, 0.01, 0.1);

    // 假设有一个话题发布车辆速度信息
    ros::Subscriber sub = nh.subscribe("vehicle_speed", 1, &KalmanFilter::update, &kf);

    ros::spin();

    return 0;
}

在这个示例代码中，我们假设车辆的速度信息通过名为"vehicle_speed"的ROS话题发布。KalmanFilter类包含了卡尔曼滤波器的实现，并在每次接收到测量值时调用update函数进行滤波估计，并输出估计的车辆纵向加速度。

请注意，这只是一个简单的示例代码，你可能需要根据你的实际情况进行适当的修改和调整。此外，你还需要安装Eigen库来进行矩阵运算，可以通过以下命令安装：

sudo apt-get install libeigen3-dev

希望这能帮到你！如果你有任何问题，请随时提问。